TE2021

Problema 3

# Problema3.2

Para cada uno de los 10 dígitos (0,…,9) se tienen 200 imágenes digitalizadas del dígito escrito a mano. De cada imagen se obtuvieron 649 características (“features”). Se trata de predecir el digito correspondiente a una imagen, en función de sus características. Los datos están repartidos en 6 archivos, todos con m=2000, cada uno de los cuales corresponde a un tipo de características: mfeat-fou, -fac, -kar, -px-, zer-. mor. De modo que luego hay que “pegarlos”. Las primeras 200 filas de cada archivo corresponden a la clase “0”, las siguientes 200 a “1”. etc. Aplique los métodos que le parezcan convenientes y compare sus performances. Los datos están en http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Multiple+Features

1. mfeat-fou: 76 Fourier coefficients of the character shapes;
2. mfeat-fac: 216 profile correlations;
3. mfeat-kar: 64 Karhunen-Love coefficients;
4. mfeat-pix: 240 pixel averages in 2 x 3 windows;
5. mfeat-zer: 47 Zernike moments;
6. mfeat-mor: 6 morphological features.

---

DATOS

fou<-read.table("mfeat-fou",header=FALSE)
fac<-read.table("mfeat-fac",header=FALSE)
kar<-read.table("mfeat-kar",header=FALSE)
pix<-read.table("mfeat-pix",header=FALSE)
zer<-read.table("mfeat-zer",header=FALSE)
mor<-read.table("mfeat-mor",header=FALSE)

#mor$V1<-as.factor(mor$V1)
#mor$V2<-as.factor(mor$V2)
#mor$V3<-as.factor(mor$V3)


mfeat<-cbind(fou,kar,pix,zer,mor,fac)
colnames(mfeat)<-as.vector(seq(1,649,1))#as.vector(seq(1,649,1))
class<-rep(0,2000)
class[(1:200)]<-0
class[(201:400)]<-1
class[(401:600)]<-2
class[(601:800)]<-3
class[(801:1000)]<-4
class[(1001:1200)]<-5
class[(1201:1400)]<-6
class[(1401:1600)]<-7
class[(1601:1800)]<-8
class[(1801:2000)]<-9
class<-as.factor(class)
datos<-cbind(mfeat,class)

## DESCRIPTIVO DE LOS DATOS

str(mor)

TRAIN-TEST

set.seed(100)
n = nrow(datos)
trainIndex = sample(1:n, size = round(0.7*n), replace=FALSE)
ds.train = datos[trainIndex ,]
ds.test = datos[-trainIndex ,]
ds.train.x = subset(ds.train, select=c(-class))
ds.test.x = subset(ds.test, select=c(-class))

table(ds.train$class)

  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9 
129 147 144 136 146 143 148 134 132 141 

table(ds.test$class)

 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 
71 53 56 64 54 57 52 66 68 59 

——————————————————————————–

---

LDA

library(MVN)

Outliers y Contraste de Normalidad

XX<-model.matrix(lm(class~.,data=ds.train))
Xtest<-model.matrix(lm(class~.,data=ds.test))

outliers <- mvn(data = fou, mvnTest = "hz", multivariateOutlierMethod = "quan")

No esto estoy pudiendo computar los outliers con todas las variables. No está claro si tiene sentido mirarlo así.

Lo mismo con los test de contraste por nomalidad multivariado, rompen cuando sumo variables. Pareciera queno puede calcular la inversa.

royston_test <- mvn(data = mfeat, mvnTest = "royston", multivariatePlot = "qq")

royston_test$multivariateNormality

hz_test <- mvn(data = subset(ds.train, select=c(1:132,135:230,231:242,245:260,500:600)), mvnTest = "hz")
hz_test$multivariateNormality

Veamos la normalidad por variable. Ya es obvio que no va a ser normalmultivariado. Si no es normal por variable, no puede ser normal multivairado. 

# Contraste de normalidad Shapiro-Wilk para cada variable en cada especie
library(reshape2)
library(knitr)
library(dplyr)

Attaching package: ‘dplyr’

The following objects are masked from ‘package:stats’:

    filter, lag

The following objects are masked from ‘package:base’:

    intersect, setdiff, setequal, union

datos_tidy <- melt( subset(ds.train,select=c(-292,-369,-370,-200,-183,-261,-276,-306,-291,-305,-290,-275,-268,-430,-428,-253,-399,-416,-469,-477,-492,-484,-491,-502,-506,-521,-522,-585,-586,-507,-508) ), value.name = "valor")

Using class as id variables

                           
#select=c(-369,-370,-200,-183,-261,-276,-306,-291,-305,-290,-275,-268,-430,-428,-253,-399,-416,-469,-477,-492,-484,-491,-502,-506,-521,-522,-585,-586,-507,-508) ), value.name = "valor")
kable(datos_tidy %>% group_by(class, variable) %>% summarise(p_value_Shapiro.test = shapiro.test(valor)$p.value))

`summarise()` has grouped output by 'class'. You can override using the `.groups` argument.

class	variable	p_value_Shapiro.test
0	1	0.0000033
0	2	0.0038901
0	3	0.0000316
0	4	0.0032850
0	5	0.2716876
0	6	0.0000000
0	7	0.0126372
0	8	0.0000438
0	9	0.0003343
0	10	0.0511716
0	11	0.0000006
0	12	0.1356695
0	13	0.0004005
0	14	0.0303504
0	15	0.0001554
0	16	0.0000004
0	17	0.0002864
0	18	0.0000006
0	19	0.0000002
0	20	0.0350572
0	21	0.0000068
0	22	0.0010951
0	23	0.0001113
0	24	0.0000744
0	25	0.0051919
0	26	0.0072637
0	27	0.0225675
0	28	0.0000236
0	29	0.0000589
0	30	0.0418708
0	31	0.0000695
0	32	0.0022156
0	33	0.0020379
0	34	0.3260611
0	35	0.0355078
0	36	0.0165869
0	37	0.1826677
0	38	0.0016429
0	39	0.0012273
0	40	0.0330816
0	41	0.0057053
0	42	0.2666183
0	43	0.0037215
0	44	0.2956729
0	45	0.0099593
0	46	0.0721195
0	47	0.0060155
0	48	0.0032297
0	49	0.0000341
0	50	0.0211419
0	51	0.0025536
0	52	0.0024766
0	53	0.0001696
0	54	0.0165374
0	55	0.0000009
0	56	0.0539523
0	57	0.0000149
0	58	0.2007079
0	59	0.0044383
0	60	0.0029107
0	61	0.0000965
0	62	0.0417331
0	63	0.0009794
0	64	0.0000349
0	65	0.0000012
0	66	0.0000020
0	67	0.0000006
0	68	0.0000000
0	69	0.0000001
0	70	0.1569376
0	71	0.0000010
0	72	0.0017773
0	73	0.0000000
0	74	0.3648599
0	75	0.0002566
0	76	0.0000006
0	77	0.0000023
0	78	0.0099600
0	79	0.2265510
0	80	0.0003089
0	81	0.0002769
0	82	0.0156941
0	83	0.0004866
0	84	0.4894592
0	85	0.0966993
0	86	0.8683843
0	87	0.0141213
0	88	0.0007608
0	89	0.0000329
0	90	0.8428408
0	91	0.6457921
0	92	0.0574667
0	93	0.0797003
0	94	0.0126780
0	95	0.2093022
0	96	0.8354477
0	97	0.3314201
0	98	0.3260628
0	99	0.3993888
0	100	0.4415538
0	101	0.8974428
0	102	0.9062373
0	103	0.0061198
0	104	0.3562879
0	105	0.6675252
0	106	0.5005090
0	107	0.7199764
0	108	0.6986178
0	109	0.7742485
0	110	0.4793113
0	111	0.9473561
0	112	0.7237047
0	113	0.2756036
0	114	0.7691244
0	115	0.1527751
0	116	0.4886371
0	117	0.9232960
0	118	0.3612713
0	119	0.4199597
0	120	0.2765711
0	121	0.0015768
0	122	0.4752904
0	123	0.7335492
0	124	0.1873832
0	125	0.5872727
0	126	0.1334630
0	127	0.0059653
0	128	0.1219874
0	129	0.9300515
0	130	0.5749788
0	131	0.3696554
0	132	0.2813940
0	133	0.6975466
0	134	0.8716048
0	135	0.6922543
0	136	0.3972503
0	137	0.2529261
0	138	0.1723081
0	139	0.2281410
0	140	0.8923086
0	141	0.0000000
0	142	0.0000000
0	143	0.0000000
0	144	0.0000000
0	145	0.0000000
0	146	0.0000000
0	147	0.0000000
0	148	0.0000000
0	149	0.0000000
0	150	0.0000000
0	151	0.0000000
0	152	0.0000000
0	153	0.0000000
0	154	0.0000000
0	155	0.0000000
0	156	0.0000000
0	157	0.0000000
0	158	0.0000000
0	159	0.0000000
0	160	0.0000000
0	161	0.0000000
0	162	0.0000000
0	163	0.0000000
0	164	0.0000000
0	165	0.0000000
0	166	0.0000000
0	167	0.0000000
0	168	0.0000000
0	169	0.0000000
0	170	0.0000000
0	171	0.0000000
0	172	0.0000000
0	173	0.0000000
0	174	0.0000000
0	175	0.0000000
0	176	0.0000000
0	177	0.0000000
0	178	0.0000000
0	179	0.0000000
0	180	0.0000000
0	181	0.0000000
0	182	0.0000000
0	184	0.0000000
0	185	0.0000000
0	186	0.0000000
0	187	0.0000000
0	188	0.0000000
0	189	0.0000000
0	190	0.0000000
0	191	0.0000000
0	192	0.0000000
0	193	0.0000000
0	194	0.0000000
0	195	0.0000000
0	196	0.0000000
0	197	0.0000000
0	198	0.0000000
0	199	0.0000000
0	201	0.0000000
0	202	0.0000000
0	203	0.0000000
0	204	0.0000000
0	205	0.0000000
0	206	0.0000000
0	207	0.0000000
0	208	0.0000000
0	209	0.0000000
0	210	0.0000000
0	211	0.0000000
0	212	0.0000000
0	213	0.0000000
0	214	0.0000000
0	215	0.0000000
0	216	0.0000000
0	217	0.0000000
0	218	0.0000000
0	219	0.0000000
0	220	0.0000000
0	221	0.0000000
0	222	0.0000000
0	223	0.0000000
0	224	0.0000000
0	225	0.0000000
0	226	0.0000000
0	227	0.0000000
0	228	0.0000000
0	229	0.0000000
0	230	0.0000000
0	231	0.0000000
0	232	0.0000000
0	233	0.0000000
0	234	0.0000000
0	235	0.0000000
0	236	0.0000000
0	237	0.0000000
0	238	0.0000000
0	239	0.0000000
0	240	0.0000000
0	241	0.0000000
0	242	0.0000000
0	243	0.0000000
0	244	0.0000000
0	245	0.0000000
0	246	0.0000000
0	247	0.0000000
0	248	0.0000000
0	249	0.0000000
0	250	0.0000000
0	251	0.0000000
0	252	0.0000000
0	254	0.0000000
0	255	0.0000000
0	256	0.0000000
0	257	0.0000000
0	258	0.0000000
0	259	0.0000000
0	260	0.0000000
0	262	0.0000000
0	263	0.0000000
0	264	0.0000000
0	265	0.0000000
0	266	0.0000000
0	267	0.0000000
0	269	0.0000000
0	270	0.0000000
0	271	0.0000000
0	272	0.0000000
0	273	0.0000000
0	274	0.0000000
0	277	0.0000000
0	278	0.0000000
0	279	0.0000000
0	280	0.0000000
0	281	0.0000000
0	282	0.0000000
0	283	0.0000000
0	284	0.0000000
0	285	0.0000000
0	286	0.0000000
0	287	0.0000000
0	288	0.0000000
0	289	0.0000000
0	293	0.0000000
0	294	0.0000000
0	295	0.0000000
0	296	0.0000000
0	297	0.0000000
0	298	0.0000000
0	299	0.0000000
0	300	0.0000000
0	301	0.0000000
0	302	0.0000000
0	303	0.0000000
0	304	0.0000000
0	307	0.0000000
0	308	0.0000000
0	309	0.0000000
0	310	0.0000000
0	311	0.0000000
0	312	0.0000000
0	313	0.0000000
0	314	0.0000000
0	315	0.0000000
0	316	0.0000000
0	317	0.0000000
0	318	0.0000000
0	319	0.0000000
0	320	0.0000000
0	321	0.0000000
0	322	0.0000000
0	323	0.0000000
0	324	0.0000000
0	325	0.0000000
0	326	0.0000000
0	327	0.0000000
0	328	0.0000000
0	329	0.0000000
0	330	0.0000000
0	331	0.0000000
0	332	0.0000000
0	333	0.0000000
0	334	0.0000000
0	335	0.0000000
0	336	0.0000000
0	337	0.0000000
0	338	0.0000000
0	339	0.0000000
0	340	0.0000000
0	341	0.0000000
0	342	0.0000000
0	343	0.0000000
0	344	0.0000000
0	345	0.0000000
0	346	0.0000000
0	347	0.0000000
0	348	0.0000000
0	349	0.0000000
0	350	0.0000000
0	351	0.0000000
0	352	0.0000000
0	353	0.0000000
0	354	0.0000000
0	355	0.0000000
0	356	0.0000000
0	357	0.0000000
0	358	0.0000000
0	359	0.0000000
0	360	0.0000000
0	361	0.0000000
0	362	0.0000000
0	363	0.0000000
0	364	0.0000000
0	365	0.0000000
0	366	0.0000000
0	367	0.0000000
0	368	0.0000000
0	371	0.0000000
0	372	0.0000000
0	373	0.0000000
0	374	0.0000000
0	375	0.0000000
0	376	0.0000000
0	377	0.0000000
0	378	0.0000000
0	379	0.0000000
0	380	0.0000000
0	381	0.0000000
0	382	0.0000000
0	383	0.0001142
0	384	0.0001067
0	385	0.0141917
0	386	0.0000693
0	387	0.9192936
0	388	0.0000000
0	389	0.0000201
0	390	0.0000040
0	391	0.0001024
0	392	0.0003086
0	393	0.0000042
0	394	0.0000000
0	395	0.0000034
0	396	0.0000001
0	397	0.0000000
0	398	0.1800313
0	400	0.0000174
0	401	0.0000005
0	402	0.0008352
0	403	0.0003664
0	404	0.0003033
0	405	0.0000002
0	406	0.0000000
0	407	0.0000000
0	408	0.0258717
0	409	0.0002107
0	410	0.0000002
0	411	0.0008008
0	412	0.0000080
0	413	0.0002918
0	414	0.0000000
0	415	0.0000001
0	417	0.0000988
0	418	0.0003944
0	419	0.0000012
0	420	0.0000000
0	421	0.0000001
0	422	0.8690279
0	423	0.3259627
0	424	0.0000001
0	425	0.0000061
0	426	0.3249642
0	427	0.0755049
0	429	0.0000000
0	431	0.0000000
0	432	0.0000000
0	433	0.0000000
0	434	0.0000082
0	435	0.0000021
0	436	0.0001244
0	437	0.0338244
0	438	0.6039664
0	439	0.0110563
0	440	0.0000000
0	441	0.0000000
0	442	0.0000000
0	443	0.0000003
0	444	0.0000059
0	445	0.0000017
0	446	0.7925875
0	447	0.1780826
0	448	0.0828751
0	449	0.9278102
0	450	0.6848066
0	451	0.0000000
0	452	0.0000025
0	453	0.0000277
0	454	0.0009412
0	455	0.0000390
0	456	0.0000182
0	457	0.0000552
0	458	0.6118722
0	459	0.0254665
0	460	0.0851664
0	461	0.0644805
0	462	0.0009014
0	463	0.0000009
0	464	0.0000001
0	465	0.0000004
0	466	0.0190248
0	467	0.0000940
0	468	0.0000351
0	470	0.3599476
0	471	0.0040246
0	472	0.0000012
0	473	0.0192582
0	474	0.0017651
0	475	0.0000537
0	476	0.0000108
0	478	0.0001050
0	479	0.0000208
0	480	0.0020892
0	481	0.0000799
0	482	0.1180652
0	483	0.0000031
0	485	0.0005191
0	486	0.0195403
0	487	0.0000004
0	488	0.0000000
0	489	0.0001545
0	490	0.0190248
0	493	0.0563417
0	494	0.0628125
0	495	0.0002265
0	496	0.0000121
0	497	0.0245228
0	498	0.0004766
0	499	0.0000000
0	500	0.0000000
0	501	0.0000001
0	503	0.0000004
0	504	0.0000006
0	505	0.0000423
0	509	0.0007542
0	510	0.0023351
0	511	0.0000000
0	512	0.0001086
0	513	0.0000458
0	514	0.0008625
0	515	0.0005504
0	516	0.0000014
0	517	0.0032916
0	518	0.0999533
0	519	0.0045553
0	520	0.0129721
0	523	0.0000000
0	524	0.0000111
0	525	0.0000071
0	526	0.0037460
0	527	0.0000000
0	528	0.0017177
0	529	0.0514649
0	530	0.4968493
0	531	0.8020109
0	532	0.0027327
0	533	0.0117863
0	534	0.1257451
0	535	0.0000000
0	536	0.0000000
0	537	0.0000000
0	538	0.0029338
0	539	0.0010658
0	540	0.0002428
0	541	0.0365524
0	542	0.0326311
0	543	0.1182264
0	544	0.0011748
0	545	0.0100991
0	546	0.0011114
0	547	0.9660134
0	548	0.0000013
0	549	0.0000000
0	550	0.0385361
0	551	0.0000701
0	552	0.0000417
0	553	0.0000363
0	554	0.0902897
0	555	0.0233636
0	556	0.0014009
0	557	0.0054072
0	558	0.0001433
0	559	0.0000000
0	560	0.0000152
0	561	0.0000000
0	562	0.0000004
0	563	0.0173567
0	564	0.0002885
0	565	0.0000042
0	566	0.0434076
0	567	0.3988704
0	568	0.0013114
0	569	0.0019628
0	570	0.0257767
0	571	0.0000000
0	572	0.0000000
0	573	0.0000000
0	574	0.0000001
0	575	0.0156582
0	576	0.0000554
0	577	0.0000333
0	578	0.0016029
0	579	0.0059936
0	580	0.0015758
0	581	0.0133705
0	582	0.0005911
0	583	0.0000000
0	584	0.0000000
0	587	0.0001142
0	588	0.0004721
0	589	0.1392938
0	590	0.5492964
0	591	0.0000000
0	592	0.0622354
0	593	0.0000681
0	594	0.0024730
0	595	0.0000000
0	596	0.0000152
0	597	0.0000214
0	598	0.0017771
0	599	0.0001207
0	600	0.0000351
0	601	0.1202351
0	602	0.6114125
0	603	0.0000000
0	604	0.0000027
0	605	0.5381455
0	606	0.0000070
0	607	0.0000000
0	608	0.0000017
0	609	0.0000080
0	610	0.0070261
0	611	0.0659843
0	612	0.0000037
0	613	0.0029956
0	614	0.5788463
0	615	0.6349322
0	616	0.0003053
0	617	0.5033265
0	618	0.0000529
0	619	0.2283166
0	620	0.0000152
0	621	0.0000000
0	622	0.0005659
0	623	0.0000001
0	624	0.0104583
0	625	0.0008356
0	626	0.1991301
0	627	0.0798294
0	628	0.2273642
0	629	0.0674148
0	630	0.3698568
0	631	0.0000000
0	632	0.0000001
0	633	0.0000000
0	634	0.0158777
0	635	0.0012680
0	636	0.0066238
0	637	0.0000014
0	638	0.5255186
0	639	0.0003016
0	640	0.0000221
0	641	0.0000128
0	642	0.0036366
0	643	0.0029274
0	644	0.0000004
0	645	0.0000000
0	646	0.0003552
0	647	0.0000276
0	648	0.0000127
0	649	0.0102149
1	1	0.0184408
1	2	0.0000609
1	3	0.0056310
1	4	0.0078996
1	5	0.0000864
1	6	0.0000038
1	7	0.0156125
1	8	0.0046354
1	9	0.4706963
1	10	0.0097401
1	11	0.0406401
1	12	0.2846142
1	13	0.0316629
1	14	0.0195787
1	15	0.0000577
1	16	0.5962550
1	17	0.2589723
1	18	0.1170849
1	19	0.0019052
1	20	0.7162318
1	21	0.3631634
1	22	0.8093311
1	23	0.0000570
1	24	0.0059408
1	25	0.7251159
1	26	0.0158766
1	27	0.2068631
1	28	0.0237811
1	29	0.0063856
1	30	0.0295706
1	31	0.9141458
1	32	0.7651569
1	33	0.0395074
1	34	0.0052713
1	35	0.3367241
1	36	0.2105351
1	37	0.2776905
1	38	0.1117622
1	39	0.2608134
1	40	0.3496978
1	41	0.1033971
1	42	0.2490358
1	43	0.0766701
1	44	0.0746354
1	45	0.3204863
1	46	0.1236453
1	47	0.4043451
1	48	0.5060757
1	49	0.0965393
1	50	0.1927319
1	51	0.3156028
1	52	0.0922694
1	53	0.6794534
1	54	0.1791830
1	55	0.1376840
1	56	0.0010498
1	57	0.0359618
1	58	0.0395620
1	59	0.0102070
1	60	0.0004272
1	61	0.0881756
1	62	0.2847787
1	63	0.0004259
1	64	0.0001382
1	65	0.0040740
1	66	0.0149791
1	67	0.0000005
1	68	0.0000092
1	69	0.0416030
1	70	0.0087946
1	71	0.0000000
1	72	0.0001429
1	73	0.0063207
1	74	0.0000115
1	75	0.1558834
1	76	0.0015825
1	77	0.4123054
1	78	0.0546387
1	79	0.0000007
1	80	0.0000026
1	81	0.0173910
1	82	0.0010689
1	83	0.0020794
1	84	0.0000656
1	85	0.0000441
1	86	0.8839813
1	87	0.1800341
1	88	0.3507488
1	89	0.0539080
1	90	0.0467605
1	91	0.1528668
1	92	0.0000845
1	93	0.5322430
1	94	0.8015908
1	95	0.0016063
1	96	0.6798077
1	97	0.0469323
1	98	0.7531685
1	99	0.2255578
1	100	0.0503414
1	101	0.6742438
1	102	0.0488730
1	103	0.2753695
1	104	0.6429471
1	105	0.0110272
1	106	0.4207213
1	107	0.3814428
1	108	0.9675589
1	109	0.1040958
1	110	0.4452422
1	111	0.1074459
1	112	0.4232012
1	113	0.9081686
1	114	0.9684929
1	115	0.7547913
1	116	0.6667358
1	117	0.3431838
1	118	0.1794084
1	119	0.2322607
1	120	0.0075345
1	121	0.7587951
1	122	0.2136810
1	123	0.6628210
1	124	0.9988249
1	125	0.0278295
1	126	0.8267393
1	127	0.6438352
1	128	0.1495884
1	129	0.7976038
1	130	0.2940770
1	131	0.2541227
1	132	0.6195206
1	133	0.2925871
1	134	0.0050057
1	135	0.8576540
1	136	0.2260496
1	137	0.3318366
1	138	0.2618266
1	139	0.0364870
1	140	0.5160602
1	141	0.0000000
1	142	0.0000000
1	143	0.0000000
1	144	0.0000000
1	145	0.0000000
1	146	0.0000000
1	147	0.0000000
1	148	0.0000000
1	149	0.0000000
1	150	0.0000000
1	151	0.0000000
1	152	0.0000000
1	153	0.0000000
1	154	0.0000000
1	155	0.0000000
1	156	0.0000000
1	157	0.0000000
1	158	0.0000000
1	159	0.0000000
1	160	0.0000000
1	161	0.0000000
1	162	0.0000000
1	163	0.0000000
1	164	0.0000000
1	165	0.0000000
1	166	0.0000000
1	167	0.0000000
1	168	0.0000000
1	169	0.0000000
1	170	0.0000000
1	171	0.0000000
1	172	0.0000000
1	173	0.0000000
1	174	0.0000000
1	175	0.0000000
1	176	0.0000000
1	177	0.0000000
1	178	0.0000000
1	179	0.0000000
1	180	0.0000000
1	181	0.0000000
1	182	0.0000000
1	184	0.0000000
1	185	0.0000000
1	186	0.0000000
1	187	0.0000000
1	188	0.0000000
1	189	0.0000000
1	190	0.0000000
1	191	0.0000000
1	192	0.0000000
1	193	0.0000000
1	194	0.0000000
1	195	0.0000000
1	196	0.0000000
1	197	0.0000000
1	198	0.0000000
1	199	0.0000000
1	201	0.0000000
1	202	0.0000000
1	203	0.0000000
1	204	0.0000000
1	205	0.0000000
1	206	0.0000000
1	207	0.0000000
1	208	0.0000000
1	209	0.0000000
1	210	0.0000000
1	211	0.0000000
1	212	0.0000000
1	213	0.0000000
1	214	0.0000000
1	215	0.0000000
1	216	0.0000000
1	217	0.0000000
1	218	0.0000000
1	219	0.0000000
1	220	0.0000000
1	221	0.0000000
1	222	0.0000000
1	223	0.0000000
1	224	0.0000000
1	225	0.0000000
1	226	0.0000000
1	227	0.0000000
1	228	0.0000000
1	229	0.0000000
1	230	0.0000000
1	231	0.0000000
1	232	0.0000000
1	233	0.0000000
1	234	0.0000000
1	235	0.0000000
1	236	0.0000000
1	237	0.0000000
1	238	0.0000000
1	239	0.0000000
1	240	0.0000000
1	241	0.0000000
1	242	0.0000000
1	243	0.0000000
1	244	0.0000000
1	245	0.0000000
1	246	0.0000000
1	247	0.0000000
1	248	0.0000000
1	249	0.0000000
1	250	0.0000000
1	251	0.0000000
1	252	0.0000000
1	254	0.0000000
1	255	0.0000000
1	256	0.0000000
1	257	0.0000000
1	258	0.0000000
1	259	0.0000000
1	260	0.0000000
1	262	0.0000000
1	263	0.0000000
1	264	0.0000000
1	265	0.0000000
1	266	0.0000000
1	267	0.0000000
1	269	0.0000000
1	270	0.0000000
1	271	0.0000000
1	272	0.0000000
1	273	0.0000000
1	274	0.0000000
1	277	0.0000000
1	278	0.0000000
1	279	0.0000000
1	280	0.0000000
1	281	0.0000000
1	282	0.0000000
1	283	0.0000000
1	284	0.0000000
1	285	0.0000000
1	286	0.0000000
1	287	0.0000000
1	288	0.0000000
1	289	0.0000000
1	293	0.0000000
1	294	0.0000000
1	295	0.0000000
1	296	0.0000000
1	297	0.0000000
1	298	0.0000000
1	299	0.0000000
1	300	0.0000000
1	301	0.0000000
1	302	0.0000000
1	303	0.0000000
1	304	0.0000000
1	307	0.0000000
1	308	0.0000000
1	309	0.0000000
1	310	0.0000000
1	311	0.0000000
1	312	0.0000000
1	313	0.0000000
1	314	0.0000000
1	315	0.0000000
1	316	0.0000000
1	317	0.0000000
1	318	0.0000000
1	319	0.0000000
1	320	0.0000000
1	321	0.0000000
1	322	0.0000000
1	323	0.0000000
1	324	0.0000000
1	325	0.0000000
1	326	0.0000000
1	327	0.0000000
1	328	0.0000000
1	329	0.0000000
1	330	0.0000000
1	331	0.0000000
1	332	0.0000000
1	333	0.0000000
1	334	0.0000000
1	335	0.0000000
1	336	0.0000000
1	337	0.0000000
1	338	0.0000000
1	339	0.0000000
1	340	0.0000000
1	341	0.0000000
1	342	0.0000000
1	343	0.0000000
1	344	0.0000000
1	345	0.0000000
1	346	0.0000000
1	347	0.0000000
1	348	0.0000000
1	349	0.0000000
1	350	0.0000000
1	351	0.0000000
1	352	0.0000000
1	353	0.0000000
1	354	0.0000000
1	355	0.0000000
1	356	0.0000000
1	357	0.0000000
1	358	0.0000000
1	359	0.0000000
1	360	0.0000000
1	361	0.0000000
1	362	0.0000000
1	363	0.0000000
1	364	0.0000000
1	365	0.0000000
1	366	0.0000000
1	367	0.0000000
1	368	0.0000000
1	371	0.0000000
1	372	0.0000000
1	373	0.0000000
1	374	0.0000000
1	375	0.0000000
1	376	0.0000000
1	377	0.0000000
1	378	0.0000000
1	379	0.0000000
1	380	0.0000000
1	381	0.0000000
1	382	0.0000000
1	383	0.0000000
1	384	0.0000000
1	385	0.0025412
1	386	0.3788971
1	387	0.0000000
1	388	0.0050628
1	389	0.0000138
1	390	0.0275822
1	391	0.0002204
1	392	0.0373998
1	393	0.0000670
1	394	0.0000000
1	395	0.0000000
1	396	0.0000000
1	397	0.0000295
1	398	0.0005204
1	400	0.0000076
1	401	0.0195706
1	402	0.0000382
1	403	0.0006224
1	404	0.0063786
1	405	0.0000000
1	406	0.0000000
1	407	0.0000029
1	408	0.0007234
1	409	0.0001084
1	410	0.0214437
1	411	0.0000788
1	412	0.0000728
1	413	0.0099145
1	414	0.0000000
1	415	0.0000002
1	417	0.0000012
1	418	0.0002127
1	419	0.0001672
1	420	0.0690399
1	421	0.0000000
1	422	0.0067039
1	423	0.0000243
1	424	0.0006614
1	425	0.0529420
1	426	0.0881807
1	427	0.0001905
1	429	0.0000000
1	431	0.0001712
1	432	0.0000000
1	433	0.0000002
1	434	0.0188284
1	435	0.0008662
1	436	0.1713187
1	437	0.0000000
1	438	0.0051289
1	439	0.0782881
1	440	0.0000000
1	441	0.0000000
1	442	0.0000000
1	443	0.0000013
1	444	0.0006705
1	445	0.0000000
1	446	0.4152485
1	447	0.2226548
1	448	0.1287375
1	449	0.0000000
1	450	0.0001125
1	451	0.1473332
1	452	0.0000000
1	453	0.0000001
1	454	0.0000001
1	455	0.4240007
1	456	0.0010599
1	457	0.0096346
1	458	0.0892315
1	459	0.0011707
1	460	0.0213302
1	461	0.0000000
1	462	0.8004658
1	463	0.9298798
1	464	0.0000001
1	465	0.0000000
1	466	0.0000000
1	467	0.0007319
1	468	0.0000006
1	470	0.1890152
1	471	0.9435035
1	472	0.8991582
1	473	0.0000000
1	474	0.1972524
1	475	0.4647724
1	476	0.0000121
1	478	0.0000000
1	479	0.0043875
1	480	0.0002692
1	481	0.0003109
1	482	0.5703497
1	483	0.0508415
1	485	0.0000000
1	486	0.5814273
1	487	0.8919300
1	488	0.0193573
1	489	0.0000000
1	490	0.0000000
1	493	0.0000009
1	494	0.0047018
1	495	0.0065731
1	496	0.3456942
1	497	0.0000000
1	498	0.0229193
1	499	0.0000006
1	500	0.0651519
1	501	0.0000005
1	503	0.0000704
1	504	0.0027356
1	505	0.0000000
1	509	0.0000000
1	510	0.3378716
1	511	0.0881536
1	512	0.0000001
1	513	0.0000000
1	514	0.0000000
1	515	0.0931662
1	516	0.0062359
1	517	0.0000000
1	518	0.5594554
1	519	0.0000000
1	520	0.7605196
1	523	0.1000164
1	524	0.0000000
1	525	0.0000000
1	526	0.0000000
1	527	0.2129190
1	528	0.0010482
1	529	0.0000001
1	530	0.0054272
1	531	0.0004474
1	532	0.2377801
1	533	0.0000000
1	534	0.1421287
1	535	0.3468750
1	536	0.0135102
1	537	0.0000000
1	538	0.0000000
1	539	0.0008843
1	540	0.0008189
1	541	0.0000201
1	542	0.0098111
1	543	0.3845846
1	544	0.1658137
1	545	0.1619999
1	546	0.0435694
1	547	0.9919709
1	548	0.0124643
1	549	0.0006421
1	550	0.0000104
1	551	0.0010489
1	552	0.0002820
1	553	0.0000000
1	554	0.0007604
1	555	0.0803946
1	556	0.0766197
1	557	0.0000000
1	558	0.0468010
1	559	0.0000000
1	560	0.0006726
1	561	0.0000000
1	562	0.0000000
1	563	0.0006825
1	564	0.0091872
1	565	0.0000000
1	566	0.0159821
1	567	0.0042191
1	568	0.1658137
1	569	0.0000000
1	570	0.3375791
1	571	0.0000003
1	572	0.0000099
1	573	0.0000000
1	574	0.0000000
1	575	0.0004983
1	576	0.0003962
1	577	0.0000000
1	578	0.1593858
1	579	0.0002815
1	580	0.0889925
1	581	0.0000000
1	582	0.7601918
1	583	0.0000000
1	584	0.0000001
1	587	0.0072985
1	588	0.0003553
1	589	0.0040256
1	590	0.4754061
1	591	0.0000000
1	592	0.7824214
1	593	0.0000000
1	594	0.0415119
1	595	0.2101223
1	596	0.0001049
1	597	0.0000007
1	598	0.0000272
1	599	0.0848325
1	600	0.0000006
1	601	0.0000000
1	602	0.0095820
1	603	0.0000001
1	604	0.7042232
1	605	0.0155739
1	606	0.0000003
1	607	0.0085833
1	608	0.0000281
1	609	0.0000000
1	610	0.0000108
1	611	0.0010495
1	612	0.0000303
1	613	0.0000000
1	614	0.0152212
1	615	0.0021807
1	616	0.3542604
1	617	0.8075643
1	618	0.0090969
1	619	0.8778031
1	620	0.0006726
1	621	0.0000000
1	622	0.0000000
1	623	0.0000028
1	624	0.0002518
1	625	0.0000000
1	626	0.2257633
1	627	0.0000002
1	628	0.0787538
1	629	0.0000000
1	630	0.0058086
1	631	0.0134481
1	632	0.0000000
1	633	0.0000000
1	634	0.0000000
1	635	0.0541667
1	636	0.0010656
1	637	0.0005867
1	638	0.1754369
1	639	0.0020692
1	640	0.1219808
1	641	0.0000000
1	642	0.0000905
1	643	0.1511023
1	644	0.0189764
1	645	0.0000000
1	646	0.0049048
1	647	0.0001670
1	648	0.0000990
1	649	0.0000000
2	1	0.4858258
2	2	0.2912887
2	3	0.3388517
2	4	0.0073899
2	5	0.0097973
2	6	0.0000014
2	7	0.0000065
2	8	0.2650644
2	9	0.3913607
2	10	0.0033760
2	11	0.0063651
2	12	0.0000015
2	13	0.0069641
2	14	0.0021735
2	15	0.9108856
2	16	0.0288574
2	17	0.1053007
2	18	0.0015436
2	19	0.0006871
2	20	0.0050905
2	21	0.1281700
2	22	0.0677195
2	23	0.0393175
2	24	0.0016492
2	25	0.1174114
2	26	0.2587890
2	27	0.0771789
2	28	0.2147229
2	29	0.0243134
2	30	0.4784066
2	31	0.7363208
2	32	0.0477302
2	33	0.0138743
2	34	0.0031999
2	35	0.5528315
2	36	0.3465061
2	37	0.0184304
2	38	0.2688049
2	39	0.3546925
2	40	0.1781183
2	41	0.5941772
2	42	0.2213666
2	43	0.0404673
2	44	0.4792643
2	45	0.7969761
2	46	0.0433369
2	47	0.2275596
2	48	0.1131709
2	49	0.1136955
2	50	0.2473563
2	51	0.0003537
2	52	0.0737831
2	53	0.6594501
2	54	0.1331996
2	55	0.0158818
2	56	0.0002617
2	57	0.3990901
2	58	0.0093940
2	59	0.0029136
2	60	0.0113807
2	61	0.1203351
2	62	0.0069584
2	63	0.0085722
2	64	0.1249668
2	65	0.0131543
2	66	0.0972683
2	67	0.1004563
2	68	0.0573333
2	69	0.0023133
2	70	0.0109119
2	71	0.0629796
2	72	0.0447209
2	73	0.0000008
2	74	0.0038465
2	75	0.0044964
2	76	0.1052884
2	77	0.4250387
2	78	0.0038880
2	79	0.0255266
2	80	0.5670906
2	81	0.8226431
2	82	0.0131452
2	83	0.1444881
2	84	0.3582142
2	85	0.0042610
2	86	0.0451894
2	87	0.0023866
2	88	0.2258787
2	89	0.1856928
2	90	0.3319539
2	91	0.1530584
2	92	0.0465958
2	93	0.0174007
2	94	0.0680235
2	95	0.2390916
2	96	0.3776435
2	97	0.7451081
2	98	0.1096785
2	99	0.0362574
2	100	0.3466508
2	101	0.0183939
2	102	0.0384941
2	103	0.5983409
2	104	0.0183977
2	105	0.6367076
2	106	0.0043329
2	107	0.0135299
2	108	0.2899112
2	109	0.8640341
2	110	0.6829021
2	111	0.1067286
2	112	0.4633112
2	113	0.0374222
2	114	0.3687736
2	115	0.7851496
2	116	0.0576832
2	117	0.0372841
2	118	0.7995020
2	119	0.8632712
2	120	0.0074980
2	121	0.2924917
2	122	0.2103075
2	123	0.5325482
2	124	0.1281070
2	125	0.3390645
2	126	0.5211382
2	127	0.7378150
2	128	0.0020201
2	129	0.5795445
2	130	0.0239694
2	131	0.8521654
2	132	0.6944267
2	133	0.2286441
2	134	0.8564881
2	135	0.4023442
2	136	0.2349348
2	137	0.1845212
2	138	0.8789217
2	139	0.1453336
2	140	0.4115515
2	141	0.0000000
2	142	0.0000000
2	143	0.0000000
2	144	0.0000000
2	145	0.0000000
2	146	0.0000000
2	147	0.0000000
2	148	0.0000000
2	149	0.0000000
2	150	0.0000000
2	151	0.0000000
2	152	0.0000000
2	153	0.0000000
2	154	0.0000000
2	155	0.0000000
2	156	0.0000000
2	157	0.0000000
2	158	0.0000000
2	159	0.0000000
2	160	0.0000000
2	161	0.0000000
2	162	0.0000000
2	163	0.0000000
2	164	0.0000000
2	165	0.0000000
2	166	0.0000000
2	167	0.0000000
2	168	0.0000000
2	169	0.0000000
2	170	0.0000000
2	171	0.0000000
2	172	0.0000000
2	173	0.0000000
2	174	0.0000000
2	175	0.0000000
2	176	0.0000000
2	177	0.0000000
2	178	0.0000000
2	179	0.0000000
2	180	0.0000000
2	181	0.0000000
2	182	0.0000000
2	184	0.0000000
2	185	0.0000000
2	186	0.0000000
2	187	0.0000000
2	188	0.0000000
2	189	0.0000000
2	190	0.0000000
2	191	0.0000000
2	192	0.0000000
2	193	0.0000000
2	194	0.0000000
2	195	0.0000000
2	196	0.0000000
2	197	0.0000000
2	198	0.0000000
2	199	0.0000000
2	201	0.0000000
2	202	0.0000000
2	203	0.0000000
2	204	0.0000000
2	205	0.0000000
2	206	0.0000000
2	207	0.0000000
2	208	0.0000000
2	209	0.0000000
2	210	0.0000000
2	211	0.0000000
2	212	0.0000000
2	213	0.0000000
2	214	0.0000000
2	215	0.0000000
2	216	0.0000000
2	217	0.0000000
2	218	0.0000000
2	219	0.0000000
2	220	0.0000000
2	221	0.0000000
2	222	0.0000000
2	223	0.0000000
2	224	0.0000000
2	225	0.0000000
2	226	0.0000000
2	227	0.0000000
2	228	0.0000000
2	229	0.0000000
2	230	0.0000000
2	231	0.0000000
2	232	0.0000000
2	233	0.0000000
2	234	0.0000000
2	235	0.0000000
2	236	0.0000000
2	237	0.0000000
2	238	0.0000000
2	239	0.0000000
2	240	0.0000000
2	241	0.0000000
2	242	0.0000000
2	243	0.0000000
2	244	0.0000000
2	245	0.0000000
2	246	0.0000000
2	247	0.0000000
2	248	0.0000000
2	249	0.0000000
2	250	0.0000000
2	251	0.0000000
2	252	0.0000000
2	254	0.0000000
2	255	0.0000000
2	256	0.0000000
2	257	0.0000000
2	258	0.0000000
2	259	0.0000000
2	260	0.0000000
2	262	0.0000000
2	263	0.0000000
2	264	0.0000000
2	265	0.0000000
2	266	0.0000000
2	267	0.0000000
2	269	0.0000000
2	270	0.0000000
2	271	0.0000000
2	272	0.0000000
2	273	0.0000000
2	274	0.0000000
2	277	0.0000000
2	278	0.0000000
2	279	0.0000000
2	280	0.0000000
2	281	0.0000000
2	282	0.0000000
2	283	0.0000000
2	284	0.0000000
2	285	0.0000000
2	286	0.0000000
2	287	0.0000000
2	288	0.0000000
2	289	0.0000000
2	293	0.0000000
2	294	0.0000000
2	295	0.0000000
2	296	0.0000000
2	297	0.0000000
2	298	0.0000000
2	299	0.0000000
2	300	0.0000000
2	301	0.0000000
2	302	0.0000000
2	303	0.0000000
2	304	0.0000000
2	307	0.0000000
2	308	0.0000000
2	309	0.0000000
2	310	0.0000000
2	311	0.0000000
2	312	0.0000000
2	313	0.0000000
2	314	0.0000000
2	315	0.0000000
2	316	0.0000000
2	317	0.0000000
2	318	0.0000000
2	319	0.0000000
2	320	0.0000000
2	321	0.0000000
2	322	0.0000000
2	323	0.0000000
2	324	0.0000000
2	325	0.0000000
2	326	0.0000000
2	327	0.0000000
2	328	0.0000000
2	329	0.0000000
2	330	0.0000000
2	331	0.0000000
2	332	0.0000000
2	333	0.0000000
2	334	0.0000000
2	335	0.0000000
2	336	0.0000000
2	337	0.0000000
2	338	0.0000000
2	339	0.0000000
2	340	0.0000000
2	341	0.0000000
2	342	0.0000000
2	343	0.0000000
2	344	0.0000000
2	345	0.0000000
2	346	0.0000000
2	347	0.0000000
2	348	0.0000000
2	349	0.0000000
2	350	0.0000000
2	351	0.0000000
2	352	0.0000000
2	353	0.0000000
2	354	0.0000000
2	355	0.0000000
2	356	0.0000000
2	357	0.0000000
2	358	0.0000000
2	359	0.0000000
2	360	0.0000000
2	361	0.0000000
2	362	0.0000000
2	363	0.0000000
2	364	0.0000000
2	365	0.0000000
2	366	0.0000000
2	367	0.0000000
2	368	0.0000000
2	371	0.0000000
2	372	0.0000000
2	373	0.0000000
2	374	0.0000000
2	375	0.0000000
2	376	0.0000000
2	377	0.0000000
2	378	0.0000000
2	379	0.0000000
2	380	0.0000000
2	381	0.0000001
2	382	0.0000310
2	383	0.4803181
2	384	0.0781935
2	385	0.3133611
2	386	0.0442437
2	387	0.6620735
2	388	0.0000005
2	389	0.0029613
2	390	0.0075567
2	391	0.0000180
2	392	0.0198862
2	393	0.0007137
2	394	0.0000029
2	395	0.4893554
2	396	0.0171694
2	397	0.0022514
2	398	0.3303075
2	400	0.0004236
2	401	0.0116416
2	402	0.0002183
2	403	0.6728181
2	404	0.0000038
2	405	0.4077760
2	406	0.0102326
2	407	0.0018619
2	408	0.0642516
2	409	0.1323902
2	410	0.0122667
2	411	0.0007915
2	412	0.2257888
2	413	0.0000824
2	414	0.0110430
2	415	0.0019713
2	417	0.0000000
2	418	0.0038738
2	419	0.0153247
2	420	0.3364948
2	421	0.0013772
2	422	0.0814284
2	423	0.4925174
2	424	0.0009984
2	425	0.1752306
2	426	0.3874801
2	427	0.3919041
2	429	0.0000000
2	431	0.0057204
2	432	0.0144180
2	433	0.0000751
2	434	0.2328914
2	435	0.0639540
2	436	0.0004199
2	437	0.7100885
2	438	0.5232189
2	439	0.0193862
2	440	0.0269011
2	441	0.0097430
2	442	0.0002621
2	443	0.0000004
2	444	0.0000107
2	445	0.0000000
2	446	0.0000035
2	447	0.6284451
2	448	0.0000000
2	449	0.7726980
2	450	0.6210791
2	451	0.0007243
2	452	0.2531103
2	453	0.0131870
2	454	0.0001657
2	455	0.0000011
2	456	0.0000237
2	457	0.0009592
2	458	0.0372810
2	459	0.0012790
2	460	0.5505088
2	461	0.0031664
2	462	0.0019968
2	463	0.0000056
2	464	0.0000663
2	465	0.0513734
2	466	0.0000000
2	467	0.0004060
2	468	0.0000014
2	470	0.0003152
2	471	0.0042437
2	472	0.0000097
2	473	0.6786810
2	474	0.0000000
2	475	0.0000000
2	476	0.3382570
2	478	0.0000000
2	479	0.0000002
2	480	0.0000000
2	481	0.0000000
2	482	0.0553018
2	483	0.0170223
2	485	0.1613014
2	486	0.0000000
2	487	0.0000000
2	488	0.0165715
2	489	0.0335104
2	490	0.0000000
2	493	0.0000000
2	494	0.6213051
2	495	0.0542313
2	496	0.0000003
2	497	0.0000703
2	498	0.0000881
2	499	0.5961439
2	500	0.0178390
2	501	0.0220160
2	503	0.0000001
2	504	0.0000000
2	505	0.0000001
2	509	0.0529730
2	510	0.0000707
2	511	0.0009096
2	512	0.1069790
2	513	0.0885288
2	514	0.0000000
2	515	0.0000000
2	516	0.0000000
2	517	0.0000007
2	518	0.0270898
2	519	0.0570422
2	520	0.0000000
2	523	0.0006472
2	524	0.2182155
2	525	0.0005988
2	526	0.0000000
2	527	0.0000001
2	528	0.0000008
2	529	0.0004160
2	530	0.2973303
2	531	0.4363408
2	532	0.0000541
2	533	0.3578918
2	534	0.0661477
2	535	0.0001902
2	536	0.0042989
2	537	0.0000510
2	538	0.0000000
2	539	0.0004926
2	540	0.0000086
2	541	0.0000000
2	542	0.0029507
2	543	0.4747629
2	544	0.0141417
2	545	0.0024899
2	546	0.1944100
2	547	0.0000000
2	548	0.0042570
2	549	0.0017780
2	550	0.0000000
2	551	0.0000044
2	552	0.0000000
2	553	0.0144890
2	554	0.4527126
2	555	0.0776016
2	556	0.0002392
2	557	0.0011406
2	558	0.1954042
2	559	0.0392577
2	560	0.0015214
2	561	0.0000016
2	562	0.0066525
2	563	0.0098686
2	564	0.0070146
2	565	0.0453999
2	566	0.1456099
2	567	0.0001486
2	568	0.0139749
2	569	0.4425124
2	570	0.0306085
2	571	0.0000065
2	572	0.0000052
2	573	0.0395262
2	574	0.1070361
2	575	0.0389194
2	576	0.0000007
2	577	0.0873165
2	578	0.0359195
2	579	0.0144120
2	580	0.6819132
2	581	0.3554644
2	582	0.0597345
2	583	0.1315965
2	584	0.0006781
2	587	0.0000286
2	588	0.0000032
2	589	0.0005721
2	590	0.0011142
2	591	0.4174887
2	592	0.0000002
2	593	0.0220583
2	594	0.0039587
2	595	0.0035195
2	596	0.0042590
2	597	0.0000387
2	598	0.0000000
2	599	0.0000000
2	600	0.0000014
2	601	0.0000019
2	602	0.5004117
2	603	0.4197334
2	604	0.0000000
2	605	0.0000338
2	606	0.0128119
2	607	0.2527258
2	608	0.0170272
2	609	0.0132993
2	610	0.0000001
2	611	0.0004120
2	612	0.0000108
2	613	0.0000012
2	614	0.2956491
2	615	0.0259819
2	616	0.0042758
2	617	0.5322706
2	618	0.0003043
2	619	0.0003233
2	620	0.0015214
2	621	0.0000955
2	622	0.0000003
2	623	0.0000002
2	624	0.0001279
2	625	0.0000001
2	626	0.1404011
2	627	0.4347607
2	628	0.1100538
2	629	0.6796699
2	630	0.3075134
2	631	0.0050442
2	632	0.0271953
2	633	0.0000509
2	634	0.0000000
2	635	0.0000326
2	636	0.0001865
2	637	0.0000000
2	638	0.8419395
2	639	0.0000083
2	640	0.3063563
2	641	0.2648734
2	642	0.0057223
2	643	0.0001588
2	644	0.0122785
2	645	0.0001490
2	646	0.0019021
2	647	0.0026286
2	648	0.0000080
2	649	0.0000607
3	1	0.0000037
3	2	0.0002110
3	3	0.0317419
3	4	0.0810103
3	5	0.0156254
3	6	0.1942073
3	7	0.0028464
3	8	0.0190849
3	9	0.0670792
3	10	0.0106423
3	11	0.0025211
3	12	0.0000167
3	13	0.1159718
3	14	0.2447682
3	15	0.4358293
3	16	0.0020219
3	17	0.0078816
3	18	0.1601662
3	19	0.1147403
3	20	0.0474993
3	21	0.5055749
3	22	0.0009010
3	23	0.0091869
3	24	0.0062098
3	25	0.0416883
3	26	0.0305452
3	27	0.0014794
3	28	0.0390915
3	29	0.0006471
3	30	0.0206903
3	31	0.0416566
3	32	0.0003163
3	33	0.0058476
3	34	0.0141942
3	35	0.0439570
3	36	0.1612886
3	37	0.0216769
3	38	0.0044377
3	39	0.0126169
3	40	0.1139479
3	41	0.1277098
3	42	0.0160691
3	43	0.0101220
3	44	0.0412477
3	45	0.3129669
3	46	0.2267436
3	47	0.0005980
3	48	0.0025251
3	49	0.0708780
3	50	0.0529469
3	51	0.0087403
3	52	0.0000586
3	53	0.3050649
3	54	0.1967167
3	55	0.0010288
3	56	0.0219237
3	57	0.4111869
3	58	0.0475624
3	59	0.0669336
3	60	0.0044186
3	61	0.0943358
3	62	0.0014454
3	63	0.0013781
3	64	0.0467728
3	65	0.5654599
3	66	0.2664744
3	67	0.0044714
3	68	0.0065117
3	69	0.1809376
3	70	0.0580656
3	71	0.0081461
3	72	0.0003760
3	73	0.0000027
3	74	0.0596196
3	75	0.2764928
3	76	0.5964099
3	77	0.0002549
3	78	0.0319012
3	79	0.7362034
3	80	0.0000000
3	81	0.0304455
3	82	0.0010203
3	83	0.0059072
3	84	0.0099394
3	85	0.2173764
3	86	0.3084024
3	87	0.0539869
3	88	0.0438372
3	89	0.2770021
3	90	0.2163962
3	91	0.4549549
3	92	0.0141148
3	93	0.0113836
3	94	0.8284074
3	95	0.0746443
3	96	0.0027280
3	97	0.9556512
3	98	0.7117378
3	99	0.5332706
3	100	0.0051638
3	101	0.0158423
3	102	0.3899624
3	103	0.0066232
3	104	0.1859567
3	105	0.3952193
3	106	0.1393127
3	107	0.3163026
3	108	0.2050714
3	109	0.6702413
3	110	0.5280683
3	111	0.2146775
3	112	0.1305735
3	113	0.4972339
3	114	0.2500087
3	115	0.0543828
3	116	0.1296166
3	117	0.2677656
3	118	0.0417133
3	119	0.6125269
3	120	0.1405889
3	121	0.9664465
3	122	0.2464608
3	123	0.4726339
3	124	0.9872663
3	125	0.4242499
3	126	0.5076180
3	127	0.8511851
3	128	0.7356584
3	129	0.3319877
3	130	0.6973690
3	131	0.5963930
3	132	0.6830439
3	133	0.4453228
3	134	0.2970331
3	135	0.4816832
3	136	0.3986205
3	137	0.6170597
3	138	0.1329507
3	139	0.8427359
3	140	0.6704098
3	141	0.0000000
3	142	0.0000000
3	143	0.0000000
3	144	0.0000000
3	145	0.0000000
3	146	0.0000000
3	147	0.0000000
3	148	0.0000000
3	149	0.0000000
3	150	0.0000000
3	151	0.0000000
3	152	0.0000000
3	153	0.0000000
3	154	0.0000000
3	155	0.0000000
3	156	0.0000000
3	157	0.0000000
3	158	0.0000000
3	159	0.0000000
3	160	0.0000000
3	161	0.0000000
3	162	0.0000000
3	163	0.0000000
3	164	0.0000000
3	165	0.0000000
3	166	0.0000000
3	167	0.0000000
3	168	0.0000000
3	169	0.0000000
3	170	0.0000000
3	171	0.0000000
3	172	0.0000000
3	173	0.0000000
3	174	0.0000000
3	175	0.0000000
3	176	0.0000000
3	177	0.0000000
3	178	0.0000000
3	179	0.0000000
3	180	0.0000000
3	181	0.0000000
3	182	0.0000000
3	184	0.0000000
3	185	0.0000000
3	186	0.0000000
3	187	0.0000000
3	188	0.0000000
3	189	0.0000000
3	190	0.0000000
3	191	0.0000000
3	192	0.0000000
3	193	0.0000000
3	194	0.0000000
3	195	0.0000000
3	196	0.0000000
3	197	0.0000000
3	198	0.0000000
3	199	0.0000000
3	201	0.0000000
3	202	0.0000000
3	203	0.0000000
3	204	0.0000000
3	205	0.0000000
3	206	0.0000000
3	207	0.0000000
3	208	0.0000000
3	209	0.0000000
3	210	0.0000000
3	211	0.0000000
3	212	0.0000000
3	213	0.0000000
3	214	0.0000000
3	215	0.0000000
3	216	0.0000000
3	217	0.0000000
3	218	0.0000000
3	219	0.0000000
3	220	0.0000000
3	221	0.0000000
3	222	0.0000000
3	223	0.0000000
3	224	0.0000000
3	225	0.0000000
3	226	0.0000000
3	227	0.0000000
3	228	0.0000000
3	229	0.0000000
3	230	0.0000000
3	231	0.0000000
3	232	0.0000000
3	233	0.0000000
3	234	0.0000000
3	235	0.0000000
3	236	0.0000000
3	237	0.0000000
3	238	0.0000000
3	239	0.0000000
3	240	0.0000000
3	241	0.0000000
3	242	0.0000000
3	243	0.0000000
3	244	0.0000000
3	245	0.0000000
3	246	0.0000000
3	247	0.0000000
3	248	0.0000000
3	249	0.0000000
3	250	0.0000000
3	251	0.0000000
3	252	0.0000000
3	254	0.0000000
3	255	0.0000000
3	256	0.0000000
3	257	0.0000000
3	258	0.0000000
3	259	0.0000000
3	260	0.0000000
3	262	0.0000000
3	263	0.0000000
3	264	0.0000000
3	265	0.0000000
3	266	0.0000000
3	267	0.0000000
3	269	0.0000000
3	270	0.0000000
3	271	0.0000000
3	272	0.0000000
3	273	0.0000000
3	274	0.0000000
3	277	0.0000000
3	278	0.0000000
3	279	0.0000000
3	280	0.0000000
3	281	0.0000000
3	282	0.0000000
3	283	0.0000000
3	284	0.0000000
3	285	0.0000000
3	286	0.0000000
3	287	0.0000000
3	288	0.0000000
3	289	0.0000000
3	293	0.0000000
3	294	0.0000000
3	295	0.0000000
3	296	0.0000000
3	297	0.0000000
3	298	0.0000000
3	299	0.0000000
3	300	0.0000000
3	301	0.0000000
3	302	0.0000000
3	303	0.0000000
3	304	0.0000000
3	307	0.0000000
3	308	0.0000000
3	309	0.0000000
3	310	0.0000000
3	311	0.0000000
3	312	0.0000000
3	313	0.0000000
3	314	0.0000000
3	315	0.0000000
3	316	0.0000000
3	317	0.0000000
3	318	0.0000000
3	319	0.0000000
3	320	0.0000000
3	321	0.0000000
3	322	0.0000000
3	323	0.0000000
3	324	0.0000000
3	325	0.0000000
3	326	0.0000000
3	327	0.0000000
3	328	0.0000000
3	329	0.0000000
3	330	0.0000000
3	331	0.0000000
3	332	0.0000000
3	333	0.0000000
3	334	0.0000000
3	335	0.0000000
3	336	0.0000000
3	337	0.0000000
3	338	0.0000000
3	339	0.0000000
3	340	0.0000000
3	341	0.0000000
3	342	0.0000000
3	343	0.0000000
3	344	0.0000000
3	345	0.0000000
3	346	0.0000000
3	347	0.0000000
3	348	0.0000000
3	349	0.0000000
3	350	0.0000000
3	351	0.0000000
3	352	0.0000000
3	353	0.0000000
3	354	0.0000000
3	355	0.0000000
3	356	0.0000000
3	357	0.0000000
3	358	0.0000000
3	359	0.0000000
3	360	0.0000000
3	361	0.0000000
3	362	0.0000000
3	363	0.0000000
3	364	0.0000000
3	365	0.0000000
3	366	0.0000000
3	367	0.0000000
3	368	0.0000000
3	371	0.0000000
3	372	0.0000000
3	373	0.0000000
3	374	0.0000000
3	375	0.0000000
3	376	0.0000000
3	377	0.0000000
3	378	0.0000000
3	379	0.0000000
3	380	0.0000000
3	381	0.0000307
3	382	0.0280256
3	383	0.0225019
3	384	0.0000598
3	385	0.3604337
3	386	0.0002648
3	387	0.0000003
3	388	0.0000426
3	389	0.0261109
3	390	0.0012033
3	391	0.0002277
3	392	0.2816566
3	393	0.0423464
3	394	0.0048606
3	395	0.0050503
3	396	0.0001836
3	397	0.4675184
3	398	0.0266427
3	400	0.0061104
3	401	0.0018075
3	402	0.0005213
3	403	0.0025625
3	404	0.0229433
3	405	0.0010355
3	406	0.0001058
3	407	0.0178547
3	408	0.2098644
3	409	0.0001163
3	410	0.0009414
3	411	0.0002970
3	412	0.0008819
3	413	0.0307152
3	414	0.0000490
3	415	0.0000712
3	417	0.0000039
3	418	0.0001530
3	419	0.0006890
3	420	0.8024318
3	421	0.0000026
3	422	0.4081324
3	423	0.1445927
3	424	0.0006258
3	425	0.4976363
3	426	0.2447593
3	427	0.0967064
3	429	0.0000000
3	431	0.3754783
3	432	0.3773289
3	433	0.0897159
3	434	0.1296628
3	435	0.1581373
3	436	0.7229207
3	437	0.0014123
3	438	0.0000868
3	439	0.0001983
3	440	0.0000413
3	441	0.0005327
3	442	0.0133597
3	443	0.0004412
3	444	0.0070012
3	445	0.0000000
3	446	0.0198292
3	447	0.0292246
3	448	0.0403004
3	449	0.0001347
3	450	0.0014922
3	451	0.0000000
3	452	0.0000773
3	453	0.0000002
3	454	0.0563316
3	455	0.0161157
3	456	0.0000018
3	457	0.0000060
3	458	0.8452415
3	459	0.0057826
3	460	0.0897546
3	461	0.0000001
3	462	0.0000000
3	463	0.0056879
3	464	0.1565215
3	465	0.0000829
3	466	0.0113453
3	467	0.0000000
3	468	0.0021246
3	470	0.0049235
3	471	0.0000050
3	472	0.0365533
3	473	0.0000720
3	474	0.0000000
3	475	0.0012677
3	476	0.0062404
3	478	0.2073975
3	479	0.0000049
3	480	0.0278870
3	481	0.0000001
3	482	0.0031827
3	483	0.0014870
3	485	0.0000083
3	486	0.0000000
3	487	0.0000018
3	488	0.0001568
3	489	0.0278489
3	490	0.0113453
3	493	0.0000000
3	494	0.2633371
3	495	0.0741007
3	496	0.3158914
3	497	0.0000036
3	498	0.0000000
3	499	0.0000000
3	500	0.0002639
3	501	0.0000011
3	503	0.0000010
3	504	0.0003317
3	505	0.0000000
3	509	0.0000051
3	510	0.0008398
3	511	0.0000001
3	512	0.0143049
3	513	0.0001255
3	514	0.2760291
3	515	0.0009725
3	516	0.0554573
3	517	0.0011656
3	518	0.0089764
3	519	0.2471766
3	520	0.0000006
3	523	0.0000001
3	524	0.0480726
3	525	0.0000003
3	526	0.0257227
3	527	0.0000003
3	528	0.0002763
3	529	0.0000093
3	530	0.0002946
3	531	0.3906013
3	532	0.0330309
3	533	0.0325285
3	534	0.0000002
3	535	0.0000000
3	536	0.0434010
3	537	0.0225524
3	538	0.0189985
3	539	0.0000075
3	540	0.0003182
3	541	0.0000015
3	542	0.6932167
3	543	0.0112318
3	544	0.9273069
3	545	0.0000036
3	546	0.0000001
3	547	0.0089099
3	548	0.0064195
3	549	0.0743268
3	550	0.0270187
3	551	0.0000096
3	552	0.0000049
3	553	0.0000000
3	554	0.7517497
3	555	0.5417697
3	556	0.8779890
3	557	0.0000029
3	558	0.0000001
3	559	0.0396042
3	560	0.0043821
3	561	0.0000005
3	562	0.0065198
3	563	0.0023646
3	564	0.0081888
3	565	0.0000000
3	566	0.0000001
3	567	0.7385437
3	568	0.9273069
3	569	0.0018076
3	570	0.1197381
3	571	0.0650706
3	572	0.0002488
3	573	0.0002232
3	574	0.0000008
3	575	0.0037374
3	576	0.0059297
3	577	0.0000000
3	578	0.2433627
3	579	0.0627169
3	580	0.8236132
3	581	0.0345162
3	582	0.0002147
3	583	0.0012900
3	584	0.0000239
3	587	0.0000760
3	588	0.0000260
3	589	0.0007254
3	590	0.8405298
3	591	0.1890241
3	592	0.0000001
3	593	0.0000016
3	594	0.0001900
3	595	0.0000060
3	596	0.0451085
3	597	0.0000000
3	598	0.0007762
3	599	0.0021468
3	600	0.0021246
3	601	0.0001526
3	602	0.3732030
3	603	0.2144738
3	604	0.0065769
3	605	0.0029619
3	606	0.0000361
3	607	0.0000000
3	608	0.0670351
3	609	0.0000563
3	610	0.0001292
3	611	0.0001228
3	612	0.0035697
3	613	0.0000000
3	614	0.0444493
3	615	0.4380280
3	616	0.6706960
3	617	0.0008864
3	618	0.0000000
3	619	0.0000177
3	620	0.0043821
3	621	0.0042712
3	622	0.4937637
3	623	0.0009474
3	624	0.0001628
3	625	0.0000000
3	626	0.1273749
3	627	0.0274560
3	628	0.0000189
3	629	0.0028108
3	630	0.0000734
3	631	0.0000000
3	632	0.0002019
3	633	0.0092234
3	634	0.0157988
3	635	0.2160233
3	636	0.0047664
3	637	0.0000046
3	638	0.8376990
3	639	0.3388910
3	640	0.9325321
3	641	0.0036642
3	642	0.0001743
3	643	0.0131152
3	644	0.0042858
3	645	0.0000060
3	646	0.0063187
3	647	0.0002970
3	648	0.0000068
3	649	0.0000010
4	1	0.0010695
4	2	0.0083130
4	3	0.0004311
4	4	0.2800750
4	5	0.0000000
4	6	0.8248306
4	7	0.0388563
4	8	0.0028890
4	9	0.0330687
4	10	0.0000758
4	11	0.0565939
4	12	0.0028259
4	13	0.0073837
4	14	0.0024932
4	15	0.0063627
4	16	0.4731054
4	17	0.0000029
4	18	0.0113928
4	19	0.1162123
4	20	0.0355228
4	21	0.0001992
4	22	0.0002811
4	23	0.0376723
4	24	0.0000166
4	25	0.0075640
4	26	0.0060520
4	27	0.0014710
4	28	0.1306694
4	29	0.0243942
4	30	0.0580365
4	31	0.0721865
4	32	0.0036091
4	33	0.0079794
4	34	0.0085041
4	35	0.0731330
4	36	0.2448448
4	37	0.0633756
4	38	0.0190046
4	39	0.0050903
4	40	0.0127114
4	41	0.0061751
4	42	0.2041903
4	43	0.1088344
4	44	0.0347404
4	45	0.0896147
4	46	0.0327949
4	47	0.0017421
4	48	0.0272332
4	49	0.0801765
4	50	0.0072387
4	51	0.0334144
4	52	0.1104506
4	53	0.0564616
4	54	0.0003457
4	55	0.2170260
4	56	0.0532860
4	57	0.0513374
4	58	0.0010909
4	59	0.0016949
4	60	0.0074958
4	61	0.0032643
4	62	0.0001785
4	63	0.2568259
4	64	0.0010531
4	65	0.0003972
4	66	0.0032339
4	67	0.0018461
4	68	0.0874230
4	69	0.0003489
4	70	0.0001044
4	71	0.0105518
4	72	0.1002107
4	73	0.0091502
4	74	0.0000533
4	75	0.0486466
4	76	0.0159452
4	77	0.0000301
4	78	0.0417251
4	79	0.0029362
4	80	0.0010153
4	81	0.0000188
4	82	0.6008232
4	83	0.2034892
4	84	0.1327702
4	85	0.3554682
4	86	0.0770680
4	87	0.6453151
4	88	0.0451983
4	89	0.1163898
4	90	0.0719896
4	91	0.1022367
4	92	0.0018685
4	93	0.0011724
4	94	0.0228998
4	95	0.0119181
4	96	0.8093420
4	97	0.2931630
4	98	0.1551561
4	99	0.0358481
4	100	0.7272392
4	101	0.8335885
4	102	0.2911556
4	103	0.2979661
4	104	0.5426530
4	105	0.0181609
4	106	0.0058079
4	107	0.8341599
4	108	0.2212350
4	109	0.6707016
4	110	0.3499511
4	111	0.0008644
4	112	0.0300704
4	113	0.6540418
4	114	0.0006074
4	115	0.4862904
4	116	0.0544438
4	117	0.0000201
4	118	0.2764895
4	119	0.0194818
4	120	0.2703795
4	121	0.1158941
4	122	0.2139443
4	123	0.0051756
4	124	0.8016777
4	125	0.0904069
4	126	0.8841140
4	127	0.3708532
4	128	0.8691198
4	129	0.5253079
4	130	0.2074431
4	131	0.4357199
4	132	0.0130827
4	133	0.9273856
4	134	0.1713129
4	135	0.7061140
4	136	0.7403277
4	137	0.7536308
4	138	0.8172947
4	139	0.1246315
4	140	0.2175198
4	141	0.0000000
4	142	0.0000000
4	143	0.0000000
4	144	0.0000000
4	145	0.0000000
4	146	0.0000000
4	147	0.0000000
4	148	0.0000000
4	149	0.0000000
4	150	0.0000000
4	151	0.0000000
4	152	0.0000000
4	153	0.0000000
4	154	0.0000000
4	155	0.0000000
4	156	0.0000000
4	157	0.0000000
4	158	0.0000000
4	159	0.0000000
4	160	0.0000000
4	161	0.0000000
4	162	0.0000000
4	163	0.0000000
4	164	0.0000000
4	165	0.0000000
4	166	0.0000000
4	167	0.0000000
4	168	0.0000000
4	169	0.0000000
4	170	0.0000000
4	171	0.0000000
4	172	0.0000000
4	173	0.0000000
4	174	0.0000000
4	175	0.0000000
4	176	0.0000000
4	177	0.0000000
4	178	0.0000000
4	179	0.0000000
4	180	0.0000000
4	181	0.0000000
4	182	0.0000000
4	184	0.0000000
4	185	0.0000000
4	186	0.0000000
4	187	0.0000000
4	188	0.0000000
4	189	0.0000000
4	190	0.0000000
4	191	0.0000000
4	192	0.0000000
4	193	0.0000000
4	194	0.0000000
4	195	0.0000000
4	196	0.0000000
4	197	0.0000000
4	198	0.0000000
4	199	0.0000000
4	201	0.0000000
4	202	0.0000000
4	203	0.0000000
4	204	0.0000000
4	205	0.0000000
4	206	0.0000000
4	207	0.0000000
4	208	0.0000000
4	209	0.0000000
4	210	0.0000000
4	211	0.0000000
4	212	0.0000000
4	213	0.0000000
4	214	0.0000000
4	215	0.0000000
4	216	0.0000000
4	217	0.0000000
4	218	0.0000000
4	219	0.0000000
4	220	0.0000000
4	221	0.0000000
4	222	0.0000000
4	223	0.0000000
4	224	0.0000000
4	225	0.0000000
4	226	0.0000000
4	227	0.0000000
4	228	0.0000000
4	229	0.0000000
4	230	0.0000000
4	231	0.0000000
4	232	0.0000000
4	233	0.0000000
4	234	0.0000000
4	235	0.0000000
4	236	0.0000000
4	237	0.0000000
4	238	0.0000000
4	239	0.0000000
4	240	0.0000000
4	241	0.0000000
4	242	0.0000000
4	243	0.0000000
4	244	0.0000000
4	245	0.0000000
4	246	0.0000000
4	247	0.0000000
4	248	0.0000000
4	249	0.0000000
4	250	0.0000000
4	251	0.0000000
4	252	0.0000000
4	254	0.0000000
4	255	0.0000000
4	256	0.0000000
4	257	0.0000000
4	258	0.0000000
4	259	0.0000000
4	260	0.0000000
4	262	0.0000000
4	263	0.0000000
4	264	0.0000000
4	265	0.0000000
4	266	0.0000000
4	267	0.0000000
4	269	0.0000000
4	270	0.0000000
4	271	0.0000000
4	272	0.0000000
4	273	0.0000000
4	274	0.0000000
4	277	0.0000000
4	278	0.0000000
4	279	0.0000000
4	280	0.0000000
4	281	0.0000000
4	282	0.0000000
4	283	0.0000000
4	284	0.0000000
4	285	0.0000000
4	286	0.0000000
4	287	0.0000000
4	288	0.0000000
4	289	0.0000000
4	293	0.0000000
4	294	0.0000000
4	295	0.0000000
4	296	0.0000000
4	297	0.0000000
4	298	0.0000000
4	299	0.0000000
4	300	0.0000000
4	301	0.0000000
4	302	0.0000000
4	303	0.0000000
4	304	0.0000000
4	307	0.0000000
4	308	0.0000000
4	309	0.0000000
4	310	0.0000000
4	311	0.0000000
4	312	0.0000000
4	313	0.0000000
4	314	0.0000000
4	315	0.0000000
4	316	0.0000000
4	317	0.0000000
4	318	0.0000000
4	319	0.0000000
4	320	0.0000000
4	321	0.0000000
4	322	0.0000000
4	323	0.0000000
4	324	0.0000000
4	325	0.0000000
4	326	0.0000000
4	327	0.0000000
4	328	0.0000000
4	329	0.0000000
4	330	0.0000000
4	331	0.0000000
4	332	0.0000000
4	333	0.0000000
4	334	0.0000000
4	335	0.0000000
4	336	0.0000000
4	337	0.0000000
4	338	0.0000000
4	339	0.0000000
4	340	0.0000000
4	341	0.0000000
4	342	0.0000000
4	343	0.0000000
4	344	0.0000000
4	345	0.0000000
4	346	0.0000000
4	347	0.0000000
4	348	0.0000000
4	349	0.0000000
4	350	0.0000000
4	351	0.0000000
4	352	0.0000000
4	353	0.0000000
4	354	0.0000000
4	355	0.0000000
4	356	0.0000000
4	357	0.0000000
4	358	0.0000000
4	359	0.0000000
4	360	0.0000000
4	361	0.0000000
4	362	0.0000000
4	363	0.0000000
4	364	0.0000000
4	365	0.0000000
4	366	0.0000000
4	367	0.0000000
4	368	0.0000000
4	371	0.0000000
4	372	0.0000000
4	373	0.0000000
4	374	0.0000000
4	375	0.0000000
4	376	0.0000000
4	377	0.0000000
4	378	0.0000000
4	379	0.0000000
4	380	0.0000000
4	381	0.0000000
4	382	0.0000100
4	383	0.0020769
4	384	0.0045543
4	385	0.0001948
4	386	0.0001519
4	387	0.0000900
4	388	0.0022268
4	389	0.0470132
4	390	0.0142842
4	391	0.0000290
4	392	0.1089492
4	393	0.7975703
4	394	0.0000012
4	395	0.0002221
4	396	0.0236121
4	397	0.0005420
4	398	0.0026027
4	400	0.0717974
4	401	0.1103983
4	402	0.0013553
4	403	0.0742648
4	404	0.4974395
4	405	0.0000278
4	406	0.0146863
4	407	0.0026744
4	408	0.4929588
4	409	0.0000160
4	410	0.2385394
4	411	0.0177471
4	412	0.0190045
4	413	0.1483143
4	414	0.0042891
4	415	0.0215991
4	417	0.5897288
4	418	0.0645921
4	419	0.0109951
4	420	0.0026273
4	421	0.0525585
4	422	0.9663690
4	423	0.3046606
4	424	0.0072865
4	425	0.0064823
4	426	0.9725562
4	427	0.0001429
4	429	0.0000000
4	431	0.0321621
4	432	0.0468713
4	433	0.3418020
4	434	0.0891981
4	435	0.0918854
4	436	0.6416137
4	437	0.0459154
4	438	0.0166746
4	439	0.1628386
4	440	0.0000001
4	441	0.5505007
4	442	0.0000004
4	443	0.0000000
4	444	0.0008014
4	445	0.0000008
4	446	0.0015870
4	447	0.2294006
4	448	0.2155303
4	449	0.0217114
4	450	0.1157206
4	451	0.0029575
4	452	0.0000001
4	453	0.0001401
4	454	0.0506349
4	455	0.0000000
4	456	0.0000109
4	457	0.0000320
4	458	0.4248945
4	459	0.0003102
4	460	0.1268718
4	461	0.1071005
4	462	0.0378733
4	463	0.0319086
4	464	0.0000001
4	465	0.1477784
4	466	0.0066950
4	467	0.0000000
4	468	0.0989710
4	470	0.0021643
4	471	0.0077203
4	472	0.0798797
4	473	0.0043468
4	474	0.8852321
4	475	0.0102380
4	476	0.0000036
4	478	0.0005075
4	479	0.0000199
4	480	0.0084167
4	481	0.0000755
4	482	0.1643663
4	483	0.0000004
4	485	0.0024850
4	486	0.1997313
4	487	0.0444330
4	488	0.0001385
4	489	0.0203198
4	490	0.0066950
4	493	0.0000307
4	494	0.2867035
4	495	0.0000021
4	496	0.1156304
4	497	0.0003862
4	498	0.2207356
4	499	0.0202558
4	500	0.0000135
4	501	0.0153980
4	503	0.0000000
4	504	0.3041640
4	505	0.0000000
4	509	0.0030076
4	510	0.0261461
4	511	0.0009716
4	512	0.0000825
4	513	0.0615190
4	514	0.0000034
4	515	0.0000000
4	516	0.2008427
4	517	0.0000001
4	518	0.4798437
4	519	0.3648893
4	520	0.0445471
4	523	0.0031354
4	524	0.0000002
4	525	0.0006735
4	526	0.1024411
4	527	0.0000000
4	528	0.0014060
4	529	0.0000000
4	530	0.0000000
4	531	0.0081817
4	532	0.0189437
4	533	0.1046842
4	534	0.1061300
4	535	0.0024530
4	536	0.0000729
4	537	0.0000791
4	538	0.2059702
4	539	0.0000000
4	540	0.0000980
4	541	0.0000000
4	542	0.0000000
4	543	0.0353812
4	544	0.8193453
4	545	0.0914978
4	546	0.3023161
4	547	0.1200228
4	548	0.0000863
4	549	0.0389453
4	550	0.0088280
4	551	0.0000000
4	552	0.0000411
4	553	0.0000000
4	554	0.0025816
4	555	0.1689230
4	556	0.2947701
4	557	0.0001982
4	558	0.6165606
4	559	0.0314160
4	560	0.0000495
4	561	0.0001114
4	562	0.0000004
4	563	0.0000000
4	564	0.0083736
4	565	0.0000000
4	566	0.0018844
4	567	0.1741062
4	568	0.8193453
4	569	0.1189152
4	570	0.0014839
4	571	0.0072876
4	572	0.0000558
4	573	0.2070707
4	574	0.0000000
4	575	0.0000000
4	576	0.0001215
4	577	0.0000000
4	578	0.0009896
4	579	0.0000312
4	580	0.8267009
4	581	0.1043499
4	582	0.0857149
4	583	0.0018085
4	584	0.0009010
4	587	0.0000000
4	588	0.0000171
4	589	0.0000032
4	590	0.0001211
4	591	0.0282782
4	592	0.0425237
4	593	0.0025792
4	594	0.0501530
4	595	0.0103085
4	596	0.0137319
4	597	0.0067019
4	598	0.0000000
4	599	0.0000000
4	600	0.0989710
4	601	0.0003088
4	602	0.3175736
4	603	0.2682708
4	604	0.0574920
4	605	0.0013586
4	606	0.4969746
4	607	0.0430970
4	608	0.0035061
4	609	0.0341973
4	610	0.0000000
4	611	0.0000003
4	612	0.0668142
4	613	0.0000000
4	614	0.0025988
4	615	0.0522919
4	616	0.9074791
4	617	0.0393052
4	618	0.6231585
4	619	0.0053829
4	620	0.0000495
4	621	0.0330132
4	622	0.0000003
4	623	0.0000000
4	624	0.0000053
4	625	0.0000000
4	626	0.0041079
4	627	0.1076800
4	628	0.0732729
4	629	0.0355248
4	630	0.0325730
4	631	0.0011995
4	632	0.0000001
4	633	0.0193187
4	634	0.2391831
4	635	0.0000000
4	636	0.0003827
4	637	0.0000000
4	638	0.0000009
4	639	0.2393694
4	640	0.6080247
4	641	0.4606219
4	642	0.1966015
4	643	0.1972530
4	644	0.0011530
4	645	0.0044176
4	646	0.0012406
4	647	0.0000000
4	648	0.0009165
4	649	0.0000000
5	1	0.1589426
5	2	0.0000034
5	3	0.0000296
5	4	0.2184695
5	5	0.0869770
5	6	0.0906375
5	7	0.0000000
5	8	0.5834472
5	9	0.0265000
5	10	0.0685674
5	11	0.2660144
5	12	0.0000023
5	13	0.0028129
5	14	0.0611350
5	15	0.0491791
5	16	0.0072444
5	17	0.1034762
5	18	0.2240503
5	19	0.0000094
5	20	0.2190094
5	21	0.0073527
5	22	0.0594549
5	23	0.0063233
5	24	0.0002432
5	25	0.1788116
5	26	0.0096795
5	27	0.0000859
5	28	0.0003147
5	29	0.0003458
5	30	0.0443849
5	31	0.2404566
5	32	0.0003408
5	33	0.0011389
5	34	0.0003782
5	35	0.2005325
5	36	0.0058556
5	37	0.1345223
5	38	0.0021024
5	39	0.0062802
5	40	0.6078447
5	41	0.0751910
5	42	0.1213137
5	43	0.0009927
5	44	0.0082776
5	45	0.0427558
5	46	0.2672687
5	47	0.5049416
5	48	0.0002291
5	49	0.0807053
5	50	0.0061430
5	51	0.0018959
5	52	0.0000742
5	53	0.2850207
5	54	0.0282378
5	55	0.0135484
5	56	0.1850919
5	57	0.3695426
5	58	0.0148016
5	59	0.0704587
5	60	0.1114032
5	61	0.1343882
5	62	0.5017688
5	63	0.0097743
5	64	0.1115732
5	65	0.0450307
5	66	0.4695135
5	67	0.5481070
5	68	0.4268420
5	69	0.0463252
5	70	0.2856138
5	71	0.0040566
5	72	0.2118558
5	73	0.0006021
5	74	0.0000016
5	75	0.0036507
5	76	0.0000015
5	77	0.0000080
5	78	0.0000332
5	79	0.2399052
5	80	0.2341473
5	81	0.0106923
5	82	0.2955962
5	83	0.4976717
5	84	0.0019441
5	85	0.0000040
5	86	0.7191704
5	87	0.0000729
5	88	0.0001433
5	89	0.0010642
5	90	0.4289084
5	91	0.4640594
5	92	0.7593757
5	93	0.8110762
5	94	0.8064808
5	95	0.7061527
5	96	0.0143921
5	97	0.6969536
5	98	0.0232262
5	99	0.0002101
5	100	0.0896896
5	101	0.1139001
5	102	0.0080016
5	103	0.0037848
5	104	0.2868670
5	105	0.1518322
5	106	0.1093344
5	107	0.4582468
5	108	0.0583148
5	109	0.1259543
5	110	0.3462775
5	111	0.2538035
5	112	0.3607632
5	113	0.0257249
5	114	0.4640998
5	115	0.8567694
5	116	0.2305211
5	117	0.5015499
5	118	0.8166111
5	119	0.2279992
5	120	0.0298980
5	121	0.9147504
5	122	0.6204416
5	123	0.7569769
5	124	0.5153848
5	125	0.8302685
5	126	0.2575830
5	127	0.0221575
5	128	0.2765990
5	129	0.2011797
5	130	0.0463246
5	131	0.4892828
5	132	0.7881164
5	133	0.7049318
5	134	0.0442948
5	135	0.7432554
5	136	0.2558040
5	137	0.4163872
5	138	0.3282360
5	139	0.2038319
5	140	0.9296159
5	141	0.0000000
5	142	0.0000000
5	143	0.0000000
5	144	0.0000000
5	145	0.0000000
5	146	0.0000000
5	147	0.0000000
5	148	0.0000000
5	149	0.0000000
5	150	0.0000000
5	151	0.0000000
5	152	0.0000000
5	153	0.0000000
5	154	0.0000000
5	155	0.0000000
5	156	0.0000000
5	157	0.0000000
5	158	0.0000000
5	159	0.0000000
5	160	0.0000000
5	161	0.0000000
5	162	0.0000000
5	163	0.0000000
5	164	0.0000000
5	165	0.0000000
5	166	0.0000000
5	167	0.0000000
5	168	0.0000000
5	169	0.0000000
5	170	0.0000000
5	171	0.0000000
5	172	0.0000000
5	173	0.0000000
5	174	0.0000000
5	175	0.0000000
5	176	0.0000000
5	177	0.0000000
5	178	0.0000000
5	179	0.0000000
5	180	0.0000000
5	181	0.0000000
5	182	0.0000000
5	184	0.0000000
5	185	0.0000000
5	186	0.0000000
5	187	0.0000000
5	188	0.0000000
5	189	0.0000000
5	190	0.0000000
5	191	0.0000000
5	192	0.0000000
5	193	0.0000000
5	194	0.0000000
5	195	0.0000000
5	196	0.0000000
5	197	0.0000000
5	198	0.0000000
5	199	0.0000000
5	201	0.0000000
5	202	0.0000000
5	203	0.0000000
5	204	0.0000000
5	205	0.0000000
5	206	0.0000000
5	207	0.0000000
5	208	0.0000000
5	209	0.0000000
5	210	0.0000000
5	211	0.0000000
5	212	0.0000000
5	213	0.0000000
5	214	0.0000000
5	215	0.0000000
5	216	0.0000000
5	217	0.0000000
5	218	0.0000000
5	219	0.0000000
5	220	0.0000000
5	221	0.0000000
5	222	0.0000000
5	223	0.0000000
5	224	0.0000000
5	225	0.0000000
5	226	0.0000000
5	227	0.0000000
5	228	0.0000000
5	229	0.0000000
5	230	0.0000000
5	231	0.0000000
5	232	0.0000000
5	233	0.0000000
5	234	0.0000000
5	235	0.0000000
5	236	0.0000000
5	237	0.0000000
5	238	0.0000000
5	239	0.0000000
5	240	0.0000000
5	241	0.0000000
5	242	0.0000000
5	243	0.0000000
5	244	0.0000000
5	245	0.0000000
5	246	0.0000000
5	247	0.0000000
5	248	0.0000000
5	249	0.0000000
5	250	0.0000000
5	251	0.0000000
5	252	0.0000000
5	254	0.0000000
5	255	0.0000000
5	256	0.0000000
5	257	0.0000000
5	258	0.0000000
5	259	0.0000000
5	260	0.0000000
5	262	0.0000000
5	263	0.0000000
5	264	0.0000000
5	265	0.0000000
5	266	0.0000000
5	267	0.0000000
5	269	0.0000000
5	270	0.0000000
5	271	0.0000000
5	272	0.0000000
5	273	0.0000000
5	274	0.0000000
5	277	0.0000000
5	278	0.0000000
5	279	0.0000000
5	280	0.0000000
5	281	0.0000000
5	282	0.0000000
5	283	0.0000000
5	284	0.0000000
5	285	0.0000000
5	286	0.0000000
5	287	0.0000000
5	288	0.0000000
5	289	0.0000000
5	293	0.0000000
5	294	0.0000000
5	295	0.0000000
5	296	0.0000000
5	297	0.0000000
5	298	0.0000000
5	299	0.0000000
5	300	0.0000000
5	301	0.0000000
5	302	0.0000000
5	303	0.0000000
5	304	0.0000000
5	307	0.0000000
5	308	0.0000000
5	309	0.0000000
5	310	0.0000000
5	311	0.0000000
5	312	0.0000000
5	313	0.0000000
5	314	0.0000000
5	315	0.0000000
5	316	0.0000000
5	317	0.0000000
5	318	0.0000000
5	319	0.0000000
5	320	0.0000000
5	321	0.0000000
5	322	0.0000000
5	323	0.0000000
5	324	0.0000000
5	325	0.0000000
5	326	0.0000000
5	327	0.0000000
5	328	0.0000000
5	329	0.0000000
5	330	0.0000000
5	331	0.0000000
5	332	0.0000000
5	333	0.0000000
5	334	0.0000000
5	335	0.0000000
5	336	0.0000000
5	337	0.0000000
5	338	0.0000000
5	339	0.0000000
5	340	0.0000000
5	341	0.0000000
5	342	0.0000000
5	343	0.0000000
5	344	0.0000000
5	345	0.0000000
5	346	0.0000000
5	347	0.0000000
5	348	0.0000000
5	349	0.0000000
5	350	0.0000000
5	351	0.0000000
5	352	0.0000000
5	353	0.0000000
5	354	0.0000000
5	355	0.0000000
5	356	0.0000000
5	357	0.0000000
5	358	0.0000000
5	359	0.0000000
5	360	0.0000000
5	361	0.0000000
5	362	0.0000000
5	363	0.0000000
5	364	0.0000000
5	365	0.0000000
5	366	0.0000000
5	367	0.0000000
5	368	0.0000000
5	371	0.0000000
5	372	0.0000000
5	373	0.0000000
5	374	0.0000000
5	375	0.0000000
5	376	0.0000000
5	377	0.0000000
5	378	0.0000000
5	379	0.0000000
5	380	0.0000000
5	381	0.0000000
5	382	0.0000035
5	383	0.7280319
5	384	0.1098978
5	385	0.0509576
5	386	0.0000573
5	387	0.0000052
5	388	0.0003003
5	389	0.0251967
5	390	0.0004612
5	391	0.0048047
5	392	0.0000001
5	393	0.0172003
5	394	0.0000008
5	395	0.9485750
5	396	0.6381771
5	397	0.0068847
5	398	0.0000450
5	400	0.0116110
5	401	0.0020230
5	402	0.0097105
5	403	0.0001813
5	404	0.0249789
5	405	0.9009951
5	406	0.6285634
5	407	0.0028124
5	408	0.8151294
5	409	0.0001837
5	410	0.0038513
5	411	0.0068207
5	412	0.0004070
5	413	0.0327822
5	414	0.3430880
5	415	0.0009945
5	417	0.0000129
5	418	0.0040463
5	419	0.0001059
5	420	0.0005252
5	421	0.0004898
5	422	0.1786825
5	423	0.5504436
5	424	0.0000202
5	425	0.0000043
5	426	0.1495947
5	427	0.0011720
5	429	0.0000000
5	431	0.2629491
5	432	0.9160702
5	433	0.3093667
5	434	0.0094909
5	435	0.0002977
5	436	0.0000132
5	437	0.0009981
5	438	0.0001459
5	439	0.1759424
5	440	0.0000035
5	441	0.0000000
5	442	0.0000002
5	443	0.0249708
5	444	0.0000033
5	445	0.0000000
5	446	0.0665089
5	447	0.5566320
5	448	0.0000107
5	449	0.0052662
5	450	0.0000140
5	451	0.0000312
5	452	0.0243484
5	453	0.0000060
5	454	0.0540886
5	455	0.0023353
5	456	0.0000134
5	457	0.0001655
5	458	0.0049890
5	459	0.4071127
5	460	0.0003153
5	461	0.0000002
5	462	0.0000000
5	463	0.2082196
5	464	0.0015130
5	465	0.0000458
5	466	0.0000075
5	467	0.0358051
5	468	0.0074033
5	470	0.2827312
5	471	0.0686003
5	472	0.0000001
5	473	0.0000285
5	474	0.0000000
5	475	0.0000004
5	476	0.0481492
5	478	0.0484309
5	479	0.0273596
5	480	0.0004403
5	481	0.0000000
5	482	0.9647686
5	483	0.2236636
5	485	0.0000007
5	486	0.0000000
5	487	0.0056357
5	488	0.0002917
5	489	0.3173637
5	490	0.0000075
5	493	0.0000000
5	494	0.5497687
5	495	0.0008338
5	496	0.0000000
5	497	0.0000002
5	498	0.0000000
5	499	0.1058259
5	500	0.0004893
5	501	0.0036576
5	503	0.0342308
5	504	0.0101499
5	505	0.0000000
5	509	0.0000258
5	510	0.0000001
5	511	0.0000143
5	512	0.0002508
5	513	0.0456784
5	514	0.0186750
5	515	0.0000145
5	516	0.0708175
5	517	0.0386168
5	518	0.1112347
5	519	0.0508349
5	520	0.0000006
5	523	0.0013886
5	524	0.0053509
5	525	0.0000002
5	526	0.0000168
5	527	0.0003481
5	528	0.0058344
5	529	0.0000014
5	530	0.0578793
5	531	0.6524273
5	532	0.3122768
5	533	0.0018396
5	534	0.0010097
5	535	0.0002727
5	536	0.0000002
5	537	0.0000021
5	538	0.0000380
5	539	0.0000269
5	540	0.0000361
5	541	0.0000002
5	542	0.0255938
5	543	0.3919534
5	544	0.0000320
5	545	0.1024581
5	546	0.0000000
5	547	0.0393332
5	548	0.1187622
5	549	0.0022979
5	550	0.0000739
5	551	0.0000927
5	552	0.0004779
5	553	0.0000000
5	554	0.5446001
5	555	0.5787355
5	556	0.0000138
5	557	0.0000002
5	558	0.0000000
5	559	0.0983620
5	560	0.3488444
5	561	0.0000001
5	562	0.0000228
5	563	0.0000167
5	564	0.0079100
5	565	0.0000002
5	566	0.0005346
5	567	0.0008583
5	568	0.0000330
5	569	0.0179585
5	570	0.0000117
5	571	0.9271672
5	572	0.0000000
5	573	0.0087694
5	574	0.0000000
5	575	0.0000034
5	576	0.0000075
5	577	0.0000000
5	578	0.3145236
5	579	0.0000074
5	580	0.0000980
5	581	0.0018396
5	582	0.0000000
5	583	0.0825943
5	584	0.0000000
5	587	0.0000743
5	588	0.0004503
5	589	0.0000765
5	590	0.1107051
5	591	0.0063220
5	592	0.0000123
5	593	0.0000010
5	594	0.0000000
5	595	0.0024951
5	596	0.0000000
5	597	0.0000065
5	598	0.0000004
5	599	0.0000710
5	600	0.0074033
5	601	0.0001963
5	602	0.6880943
5	603	0.0060938
5	604	0.0000000
5	605	0.0000005
5	606	0.0000000
5	607	0.5865069
5	608	0.0000000
5	609	0.0021061
5	610	0.0000001
5	611	0.0008785
5	612	0.0081651
5	613	0.0000000
5	614	0.3943945
5	615	0.2414566
5	616	0.0000070
5	617	0.0011922
5	618	0.0000000
5	619	0.1800233
5	620	0.3488444
5	621	0.0000012
5	622	0.0000005
5	623	0.0000983
5	624	0.0030834
5	625	0.0000000
5	626	0.5341050
5	627	0.2544406
5	628	0.3569185
5	629	0.0008422
5	630	0.0003498
5	631	0.0000265
5	632	0.0000023
5	633	0.0000000
5	634	0.0000961
5	635	0.0003222
5	636	0.0009269
5	637	0.0000133
5	638	0.1943268
5	639	0.9070966
5	640	0.0001148
5	641	0.0181476
5	642	0.0304624
5	643	0.0138049
5	644	0.0005112
5	645	0.0000000
5	646	0.0007854
5	647	0.0000041
5	648	0.0002497
5	649	0.0000008
6	1	0.0000000
6	2	0.0000013
6	3	0.0003496
6	4	0.0000042
6	5	0.0368043
6	6	0.0017963
6	7	0.0257650
6	8	0.0000031
6	9	0.9844336
6	10	0.0019705
6	11	0.0080936
6	12	0.1578595
6	13	0.0006891
6	14	0.0000103
6	15	0.0003722
6	16	0.0002594
6	17	0.0206926
6	18	0.0238690
6	19	0.2737671
6	20	0.0047527
6	21	0.1096136
6	22	0.0324541
6	23	0.0000019
6	24	0.0025500
6	25	0.1963703
6	26	0.0003773
6	27	0.0019316
6	28	0.0048585
6	29	0.0000025
6	30	0.0252477
6	31	0.0106150
6	32	0.4708226
6	33	0.0008432
6	34	0.0000000
6	35	0.2470912
6	36	0.0188438
6	37	0.0086270
6	38	0.0294044
6	39	0.0023203
6	40	0.0445858
6	41	0.0178522
6	42	0.0000320
6	43	0.0024552
6	44	0.0000445
6	45	0.1705315
6	46	0.0020291
6	47	0.0000841
6	48	0.0025649
6	49	0.0070343
6	50	0.0195896
6	51	0.0158510
6	52	0.0053550
6	53	0.0109416
6	54	0.0002400
6	55	0.0041500
6	56	0.0049951
6	57	0.0204192
6	58	0.0234154
6	59	0.0353304
6	60	0.0021175
6	61	0.0062762
6	62	0.0442661
6	63	0.0000318
6	64	0.1464836
6	65	0.2166587
6	66	0.0005141
6	67	0.0549253
6	68	0.0458071
6	69	0.0100406
6	70	0.0000459
6	71	0.9898776
6	72	0.4483445
6	73	0.0000011
6	74	0.6407684
6	75	0.0001012
6	76	0.0005288
6	77	0.0000017
6	78	0.0600343
6	79	0.0102396
6	80	0.0034886
6	81	0.0420107
6	82	0.0591098
6	83	0.0016502
6	84	0.7177230
6	85	0.0018231
6	86	0.3532253
6	87	0.4331714
6	88	0.1262710
6	89	0.7072049
6	90	0.0000122
6	91	0.6222588
6	92	0.5204668
6	93	0.3494653
6	94	0.0014938
6	95	0.0880021
6	96	0.4500216
6	97	0.0218293
6	98	0.0958084
6	99	0.4192534
6	100	0.0854162
6	101	0.1671318
6	102	0.1238159
6	103	0.0280054
6	104	0.4998774
6	105	0.3235259
6	106	0.0002279
6	107	0.0354437
6	108	0.4436409
6	109	0.6055969
6	110	0.5626030
6	111	0.0664720
6	112	0.2243915
6	113	0.4458423
6	114	0.7218557
6	115	0.3184247
6	116	0.6839209
6	117	0.7026834
6	118	0.4801765
6	119	0.7427525
6	120	0.0440921
6	121	0.3857617
6	122	0.3867079
6	123	0.6282967
6	124	0.8414064
6	125	0.4275920
6	126	0.5069252
6	127	0.5576309
6	128	0.5718624
6	129	0.5228160
6	130	0.2741975
6	131	0.8948980
6	132	0.7603284
6	133	0.5158210
6	134	0.0443986
6	135	0.3569779
6	136	0.1135595
6	137	0.0765269
6	138	0.1436071
6	139	0.1456822
6	140	0.9920432
6	141	0.0000000
6	142	0.0000000
6	143	0.0000000
6	144	0.0000000
6	145	0.0000000
6	146	0.0000000
6	147	0.0000000
6	148	0.0000000
6	149	0.0000000
6	150	0.0000000
6	151	0.0000000
6	152	0.0000000
6	153	0.0000000
6	154	0.0000000
6	155	0.0000000
6	156	0.0000000
6	157	0.0000000
6	158	0.0000000
6	159	0.0000000
6	160	0.0000000
6	161	0.0000000
6	162	0.0000000
6	163	0.0000000
6	164	0.0000000
6	165	0.0000000
6	166	0.0000000
6	167	0.0000000
6	168	0.0000000
6	169	0.0000000
6	170	0.0000000
6	171	0.0000000
6	172	0.0000000
6	173	0.0000000
6	174	0.0000000
6	175	0.0000000
6	176	0.0000000
6	177	0.0000000
6	178	0.0000000
6	179	0.0000000
6	180	0.0000000
6	181	0.0000000
6	182	0.0000000
6	184	0.0000000
6	185	0.0000000
6	186	0.0000000
6	187	0.0000000
6	188	0.0000000
6	189	0.0000000
6	190	0.0000000
6	191	0.0000000
6	192	0.0000000
6	193	0.0000000
6	194	0.0000000
6	195	0.0000000
6	196	0.0000000
6	197	0.0000000
6	198	0.0000000
6	199	0.0000000
6	201	0.0000000
6	202	0.0000000
6	203	0.0000000
6	204	0.0000000
6	205	0.0000000
6	206	0.0000000
6	207	0.0000000
6	208	0.0000000
6	209	0.0000000
6	210	0.0000000
6	211	0.0000000
6	212	0.0000000
6	213	0.0000000
6	214	0.0000000
6	215	0.0000000
6	216	0.0000000
6	217	0.0000000
6	218	0.0000000
6	219	0.0000000
6	220	0.0000000
6	221	0.0000000
6	222	0.0000000
6	223	0.0000000
6	224	0.0000000
6	225	0.0000000
6	226	0.0000000
6	227	0.0000000
6	228	0.0000000
6	229	0.0000000
6	230	0.0000000
6	231	0.0000000
6	232	0.0000000
6	233	0.0000000
6	234	0.0000000
6	235	0.0000000
6	236	0.0000000
6	237	0.0000000
6	238	0.0000000
6	239	0.0000000
6	240	0.0000000
6	241	0.0000000
6	242	0.0000000
6	243	0.0000000
6	244	0.0000000
6	245	0.0000000
6	246	0.0000000
6	247	0.0000000
6	248	0.0000000
6	249	0.0000000
6	250	0.0000000
6	251	0.0000000
6	252	0.0000000
6	254	0.0000000
6	255	0.0000000
6	256	0.0000000
6	257	0.0000000
6	258	0.0000000
6	259	0.0000000
6	260	0.0000000
6	262	0.0000000
6	263	0.0000000
6	264	0.0000000
6	265	0.0000000
6	266	0.0000000
6	267	0.0000000
6	269	0.0000000
6	270	0.0000000
6	271	0.0000000
6	272	0.0000000
6	273	0.0000000
6	274	0.0000000
6	277	0.0000000
6	278	0.0000000
6	279	0.0000000
6	280	0.0000000
6	281	0.0000000
6	282	0.0000000
6	283	0.0000000
6	284	0.0000000
6	285	0.0000000
6	286	0.0000000
6	287	0.0000000
6	288	0.0000000
6	289	0.0000000
6	293	0.0000000
6	294	0.0000000
6	295	0.0000000
6	296	0.0000000
6	297	0.0000000
6	298	0.0000000
6	299	0.0000000
6	300	0.0000000
6	301	0.0000000
6	302	0.0000000
6	303	0.0000000
6	304	0.0000000
6	307	0.0000000
6	308	0.0000000
6	309	0.0000000
6	310	0.0000000
6	311	0.0000000
6	312	0.0000000
6	313	0.0000000
6	314	0.0000000
6	315	0.0000000
6	316	0.0000000
6	317	0.0000000
6	318	0.0000000
6	319	0.0000000
6	320	0.0000000
6	321	0.0000000
6	322	0.0000000
6	323	0.0000000
6	324	0.0000000
6	325	0.0000000
6	326	0.0000000
6	327	0.0000000
6	328	0.0000000
6	329	0.0000000
6	330	0.0000000
6	331	0.0000000
6	332	0.0000000
6	333	0.0000000
6	334	0.0000000
6	335	0.0000000
6	336	0.0000000
6	337	0.0000000
6	338	0.0000000
6	339	0.0000000
6	340	0.0000000
6	341	0.0000000
6	342	0.0000000
6	343	0.0000000
6	344	0.0000000
6	345	0.0000000
6	346	0.0000000
6	347	0.0000000
6	348	0.0000000
6	349	0.0000000
6	350	0.0000000
6	351	0.0000000
6	352	0.0000000
6	353	0.0000000
6	354	0.0000000
6	355	0.0000000
6	356	0.0000000
6	357	0.0000000
6	358	0.0000000
6	359	0.0000000
6	360	0.0000000
6	361	0.0000000
6	362	0.0000000
6	363	0.0000000
6	364	0.0000000
6	365	0.0000000
6	366	0.0000000
6	367	0.0000000
6	368	0.0000000
6	371	0.0000000
6	372	0.0000000
6	373	0.0000000
6	374	0.0000000
6	375	0.0000000
6	376	0.0000000
6	377	0.0000000
6	378	0.0000000
6	379	0.0000000
6	380	0.0000000
6	381	0.0000000
6	382	0.0000005
6	383	0.0000057
6	384	0.0000704
6	385	0.0033443
6	386	0.1830498
6	387	0.0000016
6	388	0.0000000
6	389	0.0000027
6	390	0.0000550
6	391	0.7880394
6	392	0.0846081
6	393	0.0449347
6	394	0.0000000
6	395	0.0000027
6	396	0.0000481
6	397	0.0290416
6	398	0.0426307
6	400	0.0000001
6	401	0.0000056
6	402	0.0567253
6	403	0.7022411
6	404	0.6202002
6	405	0.0000014
6	406	0.0000099
6	407	0.0006949
6	408	0.0044025
6	409	0.0000719
6	410	0.0000010
6	411	0.0208469
6	412	0.0089300
6	413	0.0226636
6	414	0.0000020
6	415	0.0000231
6	417	0.0013373
6	418	0.0098892
6	419	0.0001632
6	420	0.3621143
6	421	0.0000052
6	422	0.0211996
6	423	0.0927745
6	424	0.0000049
6	425	0.0549110
6	426	0.0169384
6	427	0.0423236
6	429	0.0000000
6	431	0.0000000
6	432	0.0120366
6	433	0.0000000
6	434	0.8309127
6	435	0.6310344
6	436	0.0063768
6	437	0.9230039
6	438	0.0072780
6	439	0.5050757
6	440	0.0000024
6	441	0.0342622
6	442	0.0903771
6	443	0.0000026
6	444	0.0000050
6	445	0.0003675
6	446	0.0371309
6	447	0.0437175
6	448	0.2362057
6	449	0.2288606
6	450	0.1731115
6	451	0.0000000
6	452	0.0000024
6	453	0.2285007
6	454	0.0004619
6	455	0.0000000
6	456	0.0045664
6	457	0.0000000
6	458	0.4040575
6	459	0.3257179
6	460	0.0211115
6	461	0.6203200
6	462	0.0000001
6	463	0.2692423
6	464	0.0000240
6	465	0.0023341
6	466	0.0000000
6	467	0.0000067
6	468	0.0000014
6	470	0.0299230
6	471	0.0648757
6	472	0.0005475
6	473	0.7514285
6	474	0.6073638
6	475	0.0300733
6	476	0.0000340
6	478	0.0062007
6	479	0.0000024
6	480	0.0000476
6	481	0.0000099
6	482	0.1696055
6	483	0.0007848
6	485	0.5936689
6	486	0.0012960
6	487	0.1441120
6	488	0.0000000
6	489	0.1327575
6	490	0.0000000
6	493	0.0085818
6	494	0.0276053
6	495	0.1042996
6	496	0.0027674
6	497	0.1098774
6	498	0.0000069
6	499	0.0000004
6	500	0.0000000
6	501	0.0119420
6	503	0.0000085
6	504	0.0249844
6	505	0.0000000
6	509	0.8912997
6	510	0.1007135
6	511	0.0000000
6	512	0.0000025
6	513	0.0386596
6	514	0.0057674
6	515	0.0000000
6	516	0.0040414
6	517	0.0011551
6	518	0.1326773
6	519	0.0563752
6	520	0.0151537
6	523	0.0000000
6	524	0.0000015
6	525	0.1079998
6	526	0.0000008
6	527	0.0000003
6	528	0.0006687
6	529	0.0059402
6	530	0.0003447
6	531	0.0083785
6	532	0.0000010
6	533	0.9100025
6	534	0.1863751
6	535	0.0000000
6	536	0.0000005
6	537	0.0057763
6	538	0.0000000
6	539	0.0000000
6	540	0.0000000
6	541	0.1407812
6	542	0.0000012
6	543	0.0006760
6	544	0.0198461
6	545	0.0150673
6	546	0.3141930
6	547	0.4283023
6	548	0.0000003
6	549	0.0069209
6	550	0.0000000
6	551	0.0002660
6	552	0.0007984
6	553	0.0000000
6	554	0.5200011
6	555	0.0129152
6	556	0.0009814
6	557	0.4325482
6	558	0.0129063
6	559	0.0000000
6	560	0.0000006
6	561	0.0670691
6	562	0.4568723
6	563	0.0000000
6	564	0.0049259
6	565	0.0016182
6	566	0.0127161
6	567	0.5062510
6	568	0.0198461
6	569	0.6477131
6	570	0.0000000
6	571	0.0000000
6	572	0.0000018
6	573	0.0000232
6	574	0.0282842
6	575	0.0000000
6	576	0.0002301
6	577	0.0000000
6	578	0.0000782
6	579	0.8541699
6	580	0.0110895
6	581	0.9134220
6	582	0.0000017
6	583	0.0000000
6	584	0.0000016
6	587	0.0000000
6	588	0.0052895
6	589	0.0007542
6	590	0.0062802
6	591	0.5995411
6	592	0.0000536
6	593	0.5334494
6	594	0.2003140
6	595	0.0000000
6	596	0.0003044
6	597	0.1297009
6	598	0.0000010
6	599	0.0000000
6	600	0.0000014
6	601	0.0001703
6	602	0.6718664
6	603	0.0961733
6	604	0.0014223
6	605	0.0034893
6	606	0.2672316
6	607	0.0000004
6	608	0.0002537
6	609	0.0000614
6	610	0.0046854
6	611	0.0000000
6	612	0.0000288
6	613	0.0000004
6	614	0.1361111
6	615	0.0161113
6	616	0.0033692
6	617	0.0043389
6	618	0.0085354
6	619	0.4505655
6	620	0.0000006
6	621	0.1652871
6	622	0.0100456
6	623	0.0000000
6	624	0.0500734
6	625	0.0000000
6	626	0.0000035
6	627	0.1612284
6	628	0.0037189
6	629	0.9650420
6	630	0.0127005
6	631	0.0000000
6	632	0.0001701
6	633	0.0014572
6	634	0.0000000
6	635	0.0000000
6	636	0.0000001
6	637	0.0001569
6	638	0.4354983
6	639	0.0811963
6	640	0.0013386
6	641	0.4780148
6	642	0.4908119
6	643	0.0991133
6	644	0.0000257
6	645	0.0000713
6	646	0.0168212
6	647	0.0000030
6	648	0.0001008
6	649	0.0042475
7	1	0.5908561
7	2	0.0571298
7	3	0.1223111
7	4	0.0000122
7	5	0.0003975
7	6	0.7403405
7	7	0.3591902
7	8	0.0000314
7	9	0.1478126
7	10	0.0039384
7	11	0.0022097
7	12	0.0001350
7	13	0.0378979
7	14	0.0001433
7	15	0.0097872
7	16	0.0011679
7	17	0.0437091
7	18	0.2204754
7	19	0.1389878
7	20	0.0789407
7	21	0.2618465
7	22	0.6190597
7	23	0.0072763
7	24	0.0000002
7	25	0.8533826
7	26	0.6572044
7	27	0.0042876
7	28	0.0518103
7	29	0.0879842
7	30	0.0955856
7	31	0.0371251
7	32	0.7280466
7	33	0.1138168
7	34	0.1011133
7	35	0.3790755
7	36	0.0611628
7	37	0.0910952
7	38	0.4973298
7	39	0.0235488
7	40	0.2495677
7	41	0.1907846
7	42	0.4304856
7	43	0.1568394
7	44	0.0015665
7	45	0.5484227
7	46	0.0360442
7	47	0.0485917
7	48	0.0049680
7	49	0.0445225
7	50	0.0586312
7	51	0.0730074
7	52	0.0618566
7	53	0.3528401
7	54	0.1002048
7	55	0.0052712
7	56	0.0244153
7	57	0.0464531
7	58	0.0003795
7	59	0.2906446
7	60	0.0272622
7	61	0.3627632
7	62	0.0202772
7	63	0.0046877
7	64	0.0018659
7	65	0.0342383
7	66	0.0112721
7	67	0.0162091
7	68	0.2719522
7	69	0.0000001
7	70	0.0000672
7	71	0.0004511
7	72	0.0063713
7	73	0.0000007
7	74	0.0000290
7	75	0.0509397
7	76	0.8163978
7	77	0.0000000
7	78	0.0012600
7	79	0.0165439
7	80	0.0104481
7	81	0.0108589
7	82	0.0000004
7	83	0.4414590
7	84	0.0006777
7	85	0.0000002
7	86	0.0871141
7	87	0.0477189
7	88	0.0170090
7	89	0.0201688
7	90	0.6352053
7	91	0.6579856
7	92	0.0155233
7	93	0.7218113
7	94	0.4563343
7	95	0.0635306
7	96	0.1235671
7	97	0.0001372
7	98	0.1700185
7	99	0.0169386
7	100	0.3411753
7	101	0.1444194
7	102	0.0055535
7	103	0.5392604
7	104	0.3071057
7	105	0.0137141
7	106	0.9568028
7	107	0.9953300
7	108	0.1326384
7	109	0.8266513
7	110	0.4244068
7	111	0.9325515
7	112	0.0000950
7	113	0.0059586
7	114	0.1851358
7	115	0.1848888
7	116	0.1189260
7	117	0.2005898
7	118	0.4139594
7	119	0.8819383
7	120	0.2614687
7	121	0.7198553
7	122	0.5057427
7	123	0.1096349
7	124	0.0952474
7	125	0.0621155
7	126	0.1212398
7	127	0.2615641
7	128	0.5083568
7	129	0.5671185
7	130	0.1618887
7	131	0.1025499
7	132	0.7589480
7	133	0.8530786
7	134	0.9046317
7	135	0.9073729
7	136	0.0004107
7	137	0.0367989
7	138	0.5053095
7	139	0.3682690
7	140	0.0810981
7	141	0.0000000
7	142	0.0000000
7	143	0.0000000
7	144	0.0000000
7	145	0.0000000
7	146	0.0000000
7	147	0.0000000
7	148	0.0000000
7	149	0.0000000
7	150	0.0000000
7	151	0.0000000
7	152	0.0000000
7	153	0.0000000
7	154	0.0000000
7	155	0.0000000
7	156	0.0000000
7	157	0.0000000
7	158	0.0000000
7	159	0.0000000
7	160	0.0000000
7	161	0.0000000
7	162	0.0000000
7	163	0.0000000
7	164	0.0000000
7	165	0.0000000
7	166	0.0000000
7	167	0.0000000
7	168	0.0000000
7	169	0.0000000
7	170	0.0000000
7	171	0.0000000
7	172	0.0000000
7	173	0.0000000
7	174	0.0000000
7	175	0.0000000
7	176	0.0000000
7	177	0.0000000
7	178	0.0000000
7	179	0.0000000
7	180	0.0000000
7	181	0.0000000
7	182	0.0000000
7	184	0.0000000
7	185	0.0000000
7	186	0.0000000
7	187	0.0000000
7	188	0.0000000
7	189	0.0000000
7	190	0.0000000
7	191	0.0000000
7	192	0.0000000
7	193	0.0000000
7	194	0.0000000
7	195	0.0000000
7	196	0.0000000
7	197	0.0000000
7	198	0.0000000
7	199	0.0000000
7	201	0.0000000
7	202	0.0000000
7	203	0.0000000
7	204	0.0000000
7	205	0.0000000
7	206	0.0000000
7	207	0.0000000
7	208	0.0000000
7	209	0.0000000
7	210	0.0000000
7	211	0.0000000
7	212	0.0000000
7	213	0.0000000
7	214	0.0000000
7	215	0.0000000
7	216	0.0000000
7	217	0.0000000
7	218	0.0000000
7	219	0.0000000
7	220	0.0000000
7	221	0.0000000
7	222	0.0000000
7	223	0.0000000
7	224	0.0000000
7	225	0.0000000
7	226	0.0000000
7	227	0.0000000
7	228	0.0000000
7	229	0.0000000
7	230	0.0000000
7	231	0.0000000
7	232	0.0000000
7	233	0.0000000
7	234	0.0000000
7	235	0.0000000
7	236	0.0000000
7	237	0.0000000
7	238	0.0000000
7	239	0.0000000
7	240	0.0000000
7	241	0.0000000
7	242	0.0000000
7	243	0.0000000
7	244	0.0000000
7	245	0.0000000
7	246	0.0000000
7	247	0.0000000
7	248	0.0000000
7	249	0.0000000
7	250	0.0000000
7	251	0.0000000
7	252	0.0000000
7	254	0.0000000
7	255	0.0000000
7	256	0.0000000
7	257	0.0000000
7	258	0.0000000
7	259	0.0000000
7	260	0.0000000
7	262	0.0000000
7	263	0.0000000
7	264	0.0000000
7	265	0.0000000
7	266	0.0000000
7	267	0.0000000
7	269	0.0000000
7	270	0.0000000
7	271	0.0000000
7	272	0.0000000
7	273	0.0000000
7	274	0.0000000
7	277	0.0000000
7	278	0.0000000
7	279	0.0000000
7	280	0.0000000
7	281	0.0000000
7	282	0.0000000
7	283	0.0000000
7	284	0.0000000
7	285	0.0000000
7	286	0.0000000
7	287	0.0000000
7	288	0.0000000
7	289	0.0000000
7	293	0.0000000
7	294	0.0000000
7	295	0.0000000
7	296	0.0000000
7	297	0.0000000
7	298	0.0000000
7	299	0.0000000
7	300	0.0000000
7	301	0.0000000
7	302	0.0000000
7	303	0.0000000
7	304	0.0000000
7	307	0.0000000
7	308	0.0000000
7	309	0.0000000
7	310	0.0000000
7	311	0.0000000
7	312	0.0000000
7	313	0.0000000
7	314	0.0000000
7	315	0.0000000
7	316	0.0000000
7	317	0.0000000
7	318	0.0000000
7	319	0.0000000
7	320	0.0000000
7	321	0.0000000
7	322	0.0000000
7	323	0.0000000
7	324	0.0000000
7	325	0.0000000
7	326	0.0000000
7	327	0.0000000
7	328	0.0000000
7	329	0.0000000
7	330	0.0000000
7	331	0.0000000
7	332	0.0000000
7	333	0.0000000
7	334	0.0000000
7	335	0.0000000
7	336	0.0000000
7	337	0.0000000
7	338	0.0000000
7	339	0.0000000
7	340	0.0000000
7	341	0.0000000
7	342	0.0000000
7	343	0.0000000
7	344	0.0000000
7	345	0.0000000
7	346	0.0000000
7	347	0.0000000
7	348	0.0000000
7	349	0.0000000
7	350	0.0000000
7	351	0.0000000
7	352	0.0000000
7	353	0.0000000
7	354	0.0000000
7	355	0.0000000
7	356	0.0000000
7	357	0.0000000
7	358	0.0000000
7	359	0.0000000
7	360	0.0000000
7	361	0.0000000
7	362	0.0000000
7	363	0.0000000
7	364	0.0000000
7	365	0.0000000
7	366	0.0000000
7	367	0.0000000
7	368	0.0000000
7	371	0.0000000
7	372	0.0000000
7	373	0.0000000
7	374	0.0000000
7	375	0.0000000
7	376	0.0000000
7	377	0.0000000
7	378	0.0000000
7	379	0.0000000
7	380	0.0000000
7	381	0.0034794
7	382	0.0000038
7	383	0.0124378
7	384	0.0029224
7	385	0.1374881
7	386	0.0000001
7	387	0.0000338
7	388	0.0162402
7	389	0.0213021
7	390	0.0033587
7	391	0.3482798
7	392	0.0072982
7	393	0.0260627
7	394	0.0000043
7	395	0.0100595
7	396	0.0120061
7	397	0.6738843
7	398	0.5180567
7	400	0.0061964
7	401	0.0123674
7	402	0.8442716
7	403	0.0093375
7	404	0.0093793
7	405	0.0067701
7	406	0.0183640
7	407	0.9484302
7	408	0.0024270
7	409	0.0000000
7	410	0.0250766
7	411	0.3905402
7	412	0.0000016
7	413	0.0279326
7	414	0.0163733
7	415	0.2931619
7	417	0.0000000
7	418	0.1229577
7	419	0.0000003
7	420	0.0268892
7	421	0.0410908
7	422	0.0057303
7	423	0.7845876
7	424	0.0000005
7	425	0.5099717
7	426	0.0457338
7	427	0.3481713
7	429	0.0000000
7	431	0.0034605
7	432	0.1396868
7	433	0.0000062
7	434	0.0159922
7	435	0.0006672
7	436	0.4313572
7	437	0.5611449
7	438	0.0034016
7	439	0.7067404
7	440	0.0000026
7	441	0.0000009
7	442	0.0000142
7	443	0.0000000
7	444	0.0000003
7	445	0.0008130
7	446	0.0000487
7	447	0.0000001
7	448	0.2034159
7	449	0.0099043
7	450	0.0022873
7	451	0.1786707
7	452	0.0011575
7	453	0.0000497
7	454	0.0000000
7	455	0.0002112
7	456	0.0000002
7	457	0.0000347
7	458	0.0255946
7	459	0.0000133
7	460	0.0836654
7	461	0.0040844
7	462	0.0000002
7	463	0.3595041
7	464	0.0000315
7	465	0.0005242
7	466	0.0008832
7	467	0.0000000
7	468	0.0001883
7	470	0.1264133
7	471	0.0000000
7	472	0.4164577
7	473	0.4658832
7	474	0.0000000
7	475	0.6003943
7	476	0.0011685
7	478	0.0005655
7	479	0.0000000
7	480	0.0000000
7	481	0.0000000
7	482	0.1730198
7	483	0.0000008
7	485	0.5264087
7	486	0.0000000
7	487	0.6768342
7	488	0.0000000
7	489	0.0000001
7	490	0.0008832
7	493	0.0000000
7	494	0.0410193
7	495	0.0000245
7	496	0.5656649
7	497	0.1479437
7	498	0.0000125
7	499	0.0037922
7	500	0.0000000
7	501	0.0142715
7	503	0.0000000
7	504	0.0000005
7	505	0.0000765
7	509	0.3780078
7	510	0.0002192
7	511	0.0187557
7	512	0.0003351
7	513	0.0000000
7	514	0.0011251
7	515	0.0000000
7	516	0.0000002
7	517	0.0001716
7	518	0.0161106
7	519	0.6935559
7	520	0.1507907
7	523	0.0578281
7	524	0.0022592
7	525	0.0122200
7	526	0.0429847
7	527	0.0354803
7	528	0.0000000
7	529	0.0000347
7	530	0.8983133
7	531	0.0001334
7	532	0.0309700
7	533	0.5744412
7	534	0.0260818
7	535	0.1422623
7	536	0.0000004
7	537	0.0002562
7	538	0.0099630
7	539	0.0203447
7	540	0.0028242
7	541	0.0000041
7	542	0.0261350
7	543	0.0582289
7	544	0.4028442
7	545	0.4962666
7	546	0.0385354
7	547	0.4612019
7	548	0.0000000
7	549	0.2553444
7	550	0.0000000
7	551	0.0000000
7	552	0.0000000
7	553	0.0000000
7	554	0.0215163
7	555	0.5334285
7	556	0.3906042
7	557	0.2394696
7	558	0.0492144
7	559	0.0017706
7	560	0.0000000
7	561	0.0559993
7	562	0.0000017
7	563	0.0000000
7	564	0.0026133
7	565	0.0000000
7	566	0.4826260
7	567	0.0168495
7	568	0.3974904
7	569	0.5115928
7	570	0.0000513
7	571	0.7824803
7	572	0.0000334
7	573	0.0000000
7	574	0.0000000
7	575	0.0000000
7	576	0.0000000
7	577	0.0000000
7	578	0.2962362
7	579	0.6685983
7	580	0.5205099
7	581	0.5744412
7	582	0.0680085
7	583	0.4780789
7	584	0.0000026
7	587	0.0027563
7	588	0.0000035
7	589	0.0000347
7	590	0.1139996
7	591	0.1667001
7	592	0.0226356
7	593	0.4906488
7	594	0.0009606
7	595	0.0743010
7	596	0.0000090
7	597	0.0002588
7	598	0.0000001
7	599	0.0000000
7	600	0.0001883
7	601	0.0000016
7	602	0.0015747
7	603	0.2258712
7	604	0.6418374
7	605	0.0003952
7	606	0.0108703
7	607	0.0055181
7	608	0.0000031
7	609	0.0010937
7	610	0.0000000
7	611	0.0000000
7	612	0.0000812
7	613	0.0000269
7	614	0.0449099
7	615	0.0011071
7	616	0.5260386
7	617	0.8505986
7	618	0.0000000
7	619	0.3280769
7	620	0.0000000
7	621	0.0000002
7	622	0.0000000
7	623	0.0000001
7	624	0.0000000
7	625	0.0003140
7	626	0.3185918
7	627	0.5939284
7	628	0.0400999
7	629	0.6150559
7	630	0.0097647
7	631	0.7391152
7	632	0.0000012
7	633	0.0002005
7	634	0.0053433
7	635	0.0000000
7	636	0.0000015
7	637	0.0004115
7	638	0.9700904
7	639	0.0000026
7	640	0.4165917
7	641	0.3381589
7	642	0.0156576
7	643	0.5803794
7	644	0.0000512
7	645	0.0000084
7	646	0.0000006
7	647	0.0000002
7	648	0.0000125
7	649	0.0000347
8	1	0.4487495
8	2	0.0000004
8	3	0.0001732
8	4	0.8623666
8	5	0.0000000
8	6	0.0343947
8	7	0.0000208
8	8	0.0162424
8	9	0.3468233
8	10	0.0000005
8	11	0.0000000
8	12	0.0000000
8	13	0.0000081
8	14	0.0017718
8	15	0.1734275
8	16	0.0000293
8	17	0.0000530
8	18	0.0000004
8	19	0.0026541
8	20	0.0041771
8	21	0.0007947
8	22	0.0215341
8	23	0.0000040
8	24	0.0000002
8	25	0.0063016
8	26	0.0000000
8	27	0.0197846
8	28	0.0000751
8	29	0.0523294
8	30	0.0002233
8	31	0.1362615
8	32	0.0096162
8	33	0.0014306
8	34	0.1135910
8	35	0.1186099
8	36	0.3500038
8	37	0.0000002
8	38	0.0022113
8	39	0.0154505
8	40	0.3239122
8	41	0.0049496
8	42	0.0212630
8	43	0.0119967
8	44	0.0001244
8	45	0.0005193
8	46	0.0000000
8	47	0.0521275
8	48	0.0000028
8	49	0.0012589
8	50	0.0000026
8	51	0.2855605
8	52	0.0186923
8	53	0.6403215
8	54	0.0491029
8	55	0.0000003
8	56	0.1467097
8	57	0.0001132
8	58	0.0037565
8	59	0.0000396
8	60	0.0098009
8	61	0.0038886
8	62	0.0005605
8	63	0.0003303
8	64	0.0000000
8	65	0.0000000
8	66	0.0002528
8	67	0.0000004
8	68	0.0013638
8	69	0.0000000
8	70	0.0000000
8	71	0.0006086
8	72	0.2170299
8	73	0.0000017
8	74	0.0000002
8	75	0.0135519
8	76	0.1688893
8	77	0.0000387
8	78	0.0660371
8	79	0.0200043
8	80	0.5420154
8	81	0.0202110
8	82	0.5063864
8	83	0.0003479
8	84	0.5829551
8	85	0.3772509
8	86	0.3725508
8	87	0.0679823
8	88	0.4979422
8	89	0.4259853
8	90	0.1795958
8	91	0.0039209
8	92	0.4019195
8	93	0.1291815
8	94	0.2874277
8	95	0.0398877
8	96	0.0000117
8	97	0.5845226
8	98	0.6636938
8	99	0.5361980
8	100	0.0039550
8	101	0.2604645
8	102	0.2299646
8	103	0.6115632
8	104	0.2206102
8	105	0.1207148
8	106	0.6388283
8	107	0.2626908
8	108	0.0930260
8	109	0.0380804
8	110	0.6690654
8	111	0.0394560
8	112	0.4819947
8	113	0.4098829
8	114	0.0124868
8	115	0.7486029
8	116	0.9195541
8	117	0.6571856
8	118	0.4202995
8	119	0.9032989
8	120	0.3449356
8	121	0.2576048
8	122	0.4420607
8	123	0.2472197
8	124	0.1394238
8	125	0.6424596
8	126	0.0338102
8	127	0.5100030
8	128	0.3107096
8	129	0.0349194
8	130	0.8151067
8	131	0.3544364
8	132	0.0713180
8	133	0.4541875
8	134	0.4899253
8	135	0.1740723
8	136	0.9423323
8	137	0.9852080
8	138	0.0137561
8	139	0.4678715
8	140	0.2108902
8	141	0.0000000
8	142	0.0000000
8	143	0.0000000
8	144	0.0000000
8	145	0.0000001
8	146	0.0000000
8	147	0.0000000
8	148	0.0000000
8	149	0.0000000
8	150	0.0000000
8	151	0.0000000
8	152	0.0000000
8	153	0.0000000
8	154	0.0000000
8	155	0.0000000
8	156	0.0000000
8	157	0.0000000
8	158	0.0000000
8	159	0.0000000
8	160	0.0000000
8	161	0.0000000
8	162	0.0000000
8	163	0.0000000
8	164	0.0000000
8	165	0.0000000
8	166	0.0000000
8	167	0.0000000
8	168	0.0000000
8	169	0.0000000
8	170	0.0000000
8	171	0.0000000
8	172	0.0000000
8	173	0.0000000
8	174	0.0000000
8	175	0.0000000
8	176	0.0000000
8	177	0.0000000
8	178	0.0000000
8	179	0.0000000
8	180	0.0000000
8	181	0.0000000
8	182	0.0000000
8	184	0.0000000
8	185	0.0000000
8	186	0.0000000
8	187	0.0000000
8	188	0.0000000
8	189	0.0000000
8	190	0.0000000
8	191	0.0000000
8	192	0.0000000
8	193	0.0000000
8	194	0.0000000
8	195	0.0000000
8	196	0.0000000
8	197	0.0000000
8	198	0.0000000
8	199	0.0000000
8	201	0.0000000
8	202	0.0000000
8	203	0.0000000
8	204	0.0000000
8	205	0.0000000
8	206	0.0000000
8	207	0.0000000
8	208	0.0000000
8	209	0.0000000
8	210	0.0000000
8	211	0.0000000
8	212	0.0000000
8	213	0.0000000
8	214	0.0000000
8	215	0.0000000
8	216	0.0000000
8	217	0.0000000
8	218	0.0000000
8	219	0.0000000
8	220	0.0000000
8	221	0.0000000
8	222	0.0000000
8	223	0.0000000
8	224	0.0000000
8	225	0.0000000
8	226	0.0000000
8	227	0.0000000
8	228	0.0000000
8	229	0.0000000
8	230	0.0000000
8	231	0.0000000
8	232	0.0000000
8	233	0.0000000
8	234	0.0000000
8	235	0.0000000
8	236	0.0000000
8	237	0.0000000
8	238	0.0000000
8	239	0.0000000
8	240	0.0000000
8	241	0.0000000
8	242	0.0000000
8	243	0.0000000
8	244	0.0000000
8	245	0.0000000
8	246	0.0000000
8	247	0.0000000
8	248	0.0000000
8	249	0.0000000
8	250	0.0000000
8	251	0.0000000
8	252	0.0000000
8	254	0.0000000
8	255	0.0000000
8	256	0.0000000
8	257	0.0000000
8	258	0.0000000
8	259	0.0000000
8	260	0.0000000
8	262	0.0000000
8	263	0.0000000
8	264	0.0000000
8	265	0.0000000
8	266	0.0000000
8	267	0.0000000
8	269	0.0000000
8	270	0.0000000
8	271	0.0000000
8	272	0.0000000
8	273	0.0000000
8	274	0.0000000
8	277	0.0000000
8	278	0.0000000
8	279	0.0000000
8	280	0.0000000
8	281	0.0000000
8	282	0.0000000
8	283	0.0000000
8	284	0.0000000
8	285	0.0000000
8	286	0.0000000
8	287	0.0000000
8	288	0.0000000
8	289	0.0000000
8	293	0.0000000
8	294	0.0000000
8	295	0.0000000
8	296	0.0000000
8	297	0.0000000
8	298	0.0000000
8	299	0.0000000
8	300	0.0000000
8	301	0.0000000
8	302	0.0000000
8	303	0.0000000
8	304	0.0000000
8	307	0.0000000
8	308	0.0000000
8	309	0.0000000
8	310	0.0000000
8	311	0.0000000
8	312	0.0000000
8	313	0.0000000
8	314	0.0000000
8	315	0.0000000
8	316	0.0000000
8	317	0.0000000
8	318	0.0000000
8	319	0.0000000
8	320	0.0000000
8	321	0.0000000
8	322	0.0000000
8	323	0.0000000
8	324	0.0000000
8	325	0.0000000
8	326	0.0000000
8	327	0.0000000
8	328	0.0000000
8	329	0.0000000
8	330	0.0000000
8	331	0.0000000
8	332	0.0000000
8	333	0.0000000
8	334	0.0000000
8	335	0.0000000
8	336	0.0000000
8	337	0.0000000
8	338	0.0000000
8	339	0.0000000
8	340	0.0000000
8	341	0.0000000
8	342	0.0000000
8	343	0.0000000
8	344	0.0000000
8	345	0.0000000
8	346	0.0000000
8	347	0.0000000
8	348	0.0000000
8	349	0.0000000
8	350	0.0000000
8	351	0.0000000
8	352	0.0000000
8	353	0.0000000
8	354	0.0000000
8	355	0.0000000
8	356	0.0000000
8	357	0.0000000
8	358	0.0000000
8	359	0.0000000
8	360	0.0000000
8	361	0.0000000
8	362	0.0000000
8	363	0.0000000
8	364	0.0000000
8	365	0.0000000
8	366	0.0000000
8	367	0.0000000
8	368	0.0000000
8	371	0.0000000
8	372	0.0000000
8	373	0.0000000
8	374	0.0000000
8	375	0.0000000
8	376	0.0000000
8	377	0.0000000
8	378	0.0000000
8	379	0.0000000
8	380	0.0000000
8	381	0.0000000
8	382	0.0000000
8	383	0.0000040
8	384	0.0004493
8	385	0.0889434
8	386	0.0014983
8	387	0.0164682
8	388	0.0000000
8	389	0.0000000
8	390	0.0000009
8	391	0.0001448
8	392	0.0004980
8	393	0.0016476
8	394	0.0000000
8	395	0.0000016
8	396	0.0000837
8	397	0.0009447
8	398	0.0192181
8	400	0.0000000
8	401	0.0000001
8	402	0.0000010
8	403	0.0006951
8	404	0.0010422
8	405	0.0000008
8	406	0.0000256
8	407	0.0000033
8	408	0.0006892
8	409	0.0433791
8	410	0.0000000
8	411	0.0000006
8	412	0.0015169
8	413	0.0014777
8	414	0.0000092
8	415	0.0000376
8	417	0.0035153
8	418	0.0000004
8	419	0.0000011
8	420	0.0195005
8	421	0.0001466
8	422	0.5754936
8	423	0.0821871
8	424	0.0000000
8	425	0.0006500
8	426	0.2025825
8	427	0.2721136
8	429	0.0000000
8	431	0.0000000
8	432	0.0000000
8	433	0.0000000
8	434	0.0000380
8	435	0.0000000
8	436	0.0075787
8	437	0.0031538
8	438	0.0048790
8	439	0.0005159
8	440	0.0000000
8	441	0.0005397
8	442	0.0000000
8	443	0.0000668
8	444	0.0017715
8	445	0.0001293
8	446	0.0838307
8	447	0.2184130
8	448	0.3638003
8	449	0.0697898
8	450	0.0641251
8	451	0.0000078
8	452	0.0000003
8	453	0.0352597
8	454	0.0000215
8	455	0.0007306
8	456	0.0138657
8	457	0.0000000
8	458	0.3351233
8	459	0.0047181
8	460	0.0302896
8	461	0.2727570
8	462	0.0037921
8	463	0.0005612
8	464	0.0000001
8	465	0.0019195
8	466	0.0000129
8	467	0.0002904
8	468	0.0000000
8	470	0.0000038
8	471	0.0000287
8	472	0.0001065
8	473	0.0004430
8	474	0.0007739
8	475	0.0000016
8	476	0.0002916
8	478	0.0000001
8	479	0.0001837
8	480	0.0100166
8	481	0.0000119
8	482	0.0000005
8	483	0.0000752
8	485	0.0008089
8	486	0.0032403
8	487	0.0043144
8	488	0.0000000
8	489	0.0000058
8	490	0.0000129
8	493	0.1323354
8	494	0.0554971
8	495	0.0810241
8	496	0.0003552
8	497	0.3649324
8	498	0.0042661
8	499	0.0049937
8	500	0.0000000
8	501	0.0003102
8	503	0.0000142
8	504	0.0130157
8	505	0.0000000
8	509	0.0008078
8	510	0.0417878
8	511	0.0000011
8	512	0.0000382
8	513	0.0001749
8	514	0.0000000
8	515	0.0000008
8	516	0.0165106
8	517	0.0019695
8	518	0.4003518
8	519	0.0464064
8	520	0.0843218
8	523	0.0000025
8	524	0.0000052
8	525	0.0000245
8	526	0.0000084
8	527	0.0000491
8	528	0.0522632
8	529	0.0159160
8	530	0.8557383
8	531	0.7994536
8	532	0.5075946
8	533	0.0046005
8	534	0.0001842
8	535	0.0000283
8	536	0.0000001
8	537	0.0000014
8	538	0.0000208
8	539	0.0000014
8	540	0.0019554
8	541	0.0163208
8	542	0.4658270
8	543	0.4162102
8	544	0.0499427
8	545	0.1763554
8	546	0.0000399
8	547	0.0052598
8	548	0.0000080
8	549	0.0002019
8	550	0.0001637
8	551	0.0068798
8	552	0.0019806
8	553	0.0000000
8	554	0.3021339
8	555	0.0043802
8	556	0.1175547
8	557	0.1462081
8	558	0.0002065
8	559	0.0000192
8	560	0.0000573
8	561	0.0020414
8	562	0.0000022
8	563	0.0002971
8	564	0.0726491
8	565	0.0000007
8	566	0.0891222
8	567	0.0000010
8	568	0.0499427
8	569	0.0178048
8	570	0.5266006
8	571	0.0000008
8	572	0.0000000
8	573	0.0001570
8	574	0.0000006
8	575	0.0003152
8	576	0.0008887
8	577	0.0000006
8	578	0.6248373
8	579	0.0000003
8	580	0.0726668
8	581	0.0046005
8	582	0.0510544
8	583	0.0004621
8	584	0.0000000
8	587	0.0001348
8	588	0.0436870
8	589	0.3811709
8	590	0.0306659
8	591	0.0059512
8	592	0.6295357
8	593	0.0000618
8	594	0.0794440
8	595	0.0000004
8	596	0.0000819
8	597	0.3711184
8	598	0.0010319
8	599	0.0000002
8	600	0.0000000
8	601	0.0052224
8	602	0.3459486
8	603	0.0077630
8	604	0.0001112
8	605	0.6622813
8	606	0.0112251
8	607	0.0019497
8	608	0.0000067
8	609	0.0224868
8	610	0.0001327
8	611	0.0207789
8	612	0.0000001
8	613	0.0000000
8	614	0.4979283
8	615	0.0013870
8	616	0.0086891
8	617	0.5875546
8	618	0.0041976
8	619	0.0026293
8	620	0.0000573
8	621	0.0000000
8	622	0.0000034
8	623	0.0000028
8	624	0.0025709
8	625	0.0000000
8	626	0.3828411
8	627	0.0065382
8	628	0.7042435
8	629	0.0026964
8	630	0.0047673
8	631	0.0000004
8	632	0.0000000
8	633	0.0000016
8	634	0.0000283
8	635	0.0000031
8	636	0.0031853
8	637	0.0000322
8	638	0.2053367
8	639	0.0066182
8	640	0.0099483
8	641	0.0034777
8	642	0.0067279
8	643	0.0442514
8	644	0.0012420
8	645	0.0000003
8	646	0.0444644
8	647	0.0044225
8	648	0.0000012
8	649	0.0098054
9	1	0.0000002
9	2	0.1256769
9	3	0.0007884
9	4	0.8347870
9	5	0.3931488
9	6	0.0003800
9	7	0.3929281
9	8	0.0004506
9	9	0.1313703
9	10	0.0005215
9	11	0.0008120
9	12	0.0569469
9	13	0.0002237
9	14	0.0000903
9	15	0.0900999
9	16	0.1399094
9	17	0.0138647
9	18	0.0080099
9	19	0.3860224
9	20	0.0044805
9	21	0.1012470
9	22	0.0335419
9	23	0.0000099
9	24	0.0002038
9	25	0.4841451
9	26	0.0021750
9	27	0.1205668
9	28	0.0021418
9	29	0.0000035
9	30	0.6162212
9	31	0.0483385
9	32	0.0414925
9	33	0.0000069
9	34	0.0000023
9	35	0.0276765
9	36	0.0006603
9	37	0.1295721
9	38	0.0000005
9	39	0.0000801
9	40	0.0120837
9	41	0.0236795
9	42	0.0002930
9	43	0.2790612
9	44	0.0000113
9	45	0.0202477
9	46	0.0024019
9	47	0.0049945
9	48	0.0000255
9	49	0.0061747
9	50	0.1111015
9	51	0.0009849
9	52	0.0797685
9	53	0.2959162
9	54	0.0010667
9	55	0.0980973
9	56	0.1328505
9	57	0.0492275
9	58	0.0710734
9	59	0.0088719
9	60	0.0000082
9	61	0.0778649
9	62	0.0201137
9	63	0.0000023
9	64	0.0294042
9	65	0.0840544
9	66	0.0041563
9	67	0.0011056
9	68	0.1155202
9	69	0.0160237
9	70	0.0000005
9	71	0.1503093
9	72	0.0696747
9	73	0.0000003
9	74	0.6910594
9	75	0.0000330
9	76	0.0104292
9	77	0.0000205
9	78	0.0000002
9	79	0.7253733
9	80	0.0709727
9	81	0.0056350
9	82	0.0036306
9	83	0.0000075
9	84	0.0006788
9	85	0.0000015
9	86	0.3192974
9	87	0.0106847
9	88	0.1176991
9	89	0.3152736
9	90	0.7753810
9	91	0.2338340
9	92	0.2096181
9	93	0.2158959
9	94	0.7694447
9	95	0.9447138
9	96	0.5745836
9	97	0.1920721
9	98	0.5087191
9	99	0.7831573
9	100	0.3820120
9	101	0.1519678
9	102	0.0330253
9	103	0.4160317
9	104	0.0080262
9	105	0.1201985
9	106	0.0225337
9	107	0.8055728
9	108	0.2230674
9	109	0.9917646
9	110	0.9694442
9	111	0.1893829
9	112	0.2246322
9	113	0.7193957
9	114	0.0835333
9	115	0.2090558
9	116	0.1390043
9	117	0.4147254
9	118	0.3377128
9	119	0.2058415
9	120	0.0471745
9	121	0.9764873
9	122	0.5532523
9	123	0.7155925
9	124	0.6726840
9	125	0.8234824
9	126	0.9911281
9	127	0.4587995
9	128	0.5464772
9	129	0.0564143
9	130	0.9825031
9	131	0.3051210
9	132	0.7653371
9	133	0.9959836
9	134	0.7172077
9	135	0.2219970
9	136	0.3718199
9	137	0.3239915
9	138	0.2591663
9	139	0.6495778
9	140	0.4209792
9	141	0.0000000
9	142	0.0000000
9	143	0.0000000
9	144	0.0000004
9	145	0.0000000
9	146	0.0000000
9	147	0.0000000
9	148	0.0000000
9	149	0.0000000
9	150	0.0000000
9	151	0.0000000
9	152	0.0000000
9	153	0.0000000
9	154	0.0000000
9	155	0.0000000
9	156	0.0000000
9	157	0.0000000
9	158	0.0000000
9	159	0.0000000
9	160	0.0000000
9	161	0.0000000
9	162	0.0000000
9	163	0.0000000
9	164	0.0000000
9	165	0.0000000
9	166	0.0000000
9	167	0.0000000
9	168	0.0000000
9	169	0.0000000
9	170	0.0000000
9	171	0.0000000
9	172	0.0000000
9	173	0.0000000
9	174	0.0000000
9	175	0.0000000
9	176	0.0000000
9	177	0.0000000
9	178	0.0000000
9	179	0.0000000
9	180	0.0000000
9	181	0.0000000
9	182	0.0000000
9	184	0.0000000
9	185	0.0000000
9	186	0.0000000
9	187	0.0000000
9	188	0.0000000
9	189	0.0000000
9	190	0.0000000
9	191	0.0000000
9	192	0.0000000
9	193	0.0000000
9	194	0.0000000
9	195	0.0000000
9	196	0.0000000
9	197	0.0000000
9	198	0.0000000
9	199	0.0000000
9	201	0.0000000
9	202	0.0000000
9	203	0.0000000
9	204	0.0000000
9	205	0.0000000
9	206	0.0000000
9	207	0.0000000
9	208	0.0000000
9	209	0.0000000
9	210	0.0000000
9	211	0.0000000
9	212	0.0000000
9	213	0.0000000
9	214	0.0000000
9	215	0.0000000
9	216	0.0000000
9	217	0.0000000
9	218	0.0000000
9	219	0.0000000
9	220	0.0000000
9	221	0.0000000
9	222	0.0000000
9	223	0.0000000
9	224	0.0000000
9	225	0.0000000
9	226	0.0000000
9	227	0.0000000
9	228	0.0000000
9	229	0.0000000
9	230	0.0000000
9	231	0.0000000
9	232	0.0000000
9	233	0.0000000
9	234	0.0000000
9	235	0.0000000
9	236	0.0000000
9	237	0.0000000
9	238	0.0000000
9	239	0.0000000
9	240	0.0000000
9	241	0.0000000
9	242	0.0000000
9	243	0.0000000
9	244	0.0000000
9	245	0.0000000
9	246	0.0000000
9	247	0.0000000
9	248	0.0000000
9	249	0.0000000
9	250	0.0000000
9	251	0.0000000
9	252	0.0000000
9	254	0.0000000
9	255	0.0000000
9	256	0.0000000
9	257	0.0000000
9	258	0.0000000
9	259	0.0000000
9	260	0.0000000
9	262	0.0000000
9	263	0.0000000
9	264	0.0000000
9	265	0.0000000
9	266	0.0000000
9	267	0.0000000
9	269	0.0000000
9	270	0.0000000
9	271	0.0000000
9	272	0.0000000
9	273	0.0000000
9	274	0.0000000
9	277	0.0000000
9	278	0.0000000
9	279	0.0000000
9	280	0.0000000
9	281	0.0000000
9	282	0.0000000
9	283	0.0000000
9	284	0.0000000
9	285	0.0000000
9	286	0.0000000
9	287	0.0000000
9	288	0.0000000
9	289	0.0000000
9	293	0.0000000
9	294	0.0000000
9	295	0.0000000
9	296	0.0000000
9	297	0.0000000
9	298	0.0000000
9	299	0.0000000
9	300	0.0000000
9	301	0.0000000
9	302	0.0000000
9	303	0.0000000
9	304	0.0000000
9	307	0.0000000
9	308	0.0000000
9	309	0.0000000
9	310	0.0000000
9	311	0.0000000
9	312	0.0000000
9	313	0.0000000
9	314	0.0000000
9	315	0.0000000
9	316	0.0000000
9	317	0.0000000
9	318	0.0000000
9	319	0.0000000
9	320	0.0000000
9	321	0.0000000
9	322	0.0000000
9	323	0.0000000
9	324	0.0000000
9	325	0.0000000
9	326	0.0000000
9	327	0.0000000
9	328	0.0000000
9	329	0.0000000
9	330	0.0000000
9	331	0.0000000
9	332	0.0000000
9	333	0.0000000
9	334	0.0000000
9	335	0.0000000
9	336	0.0000000
9	337	0.0000000
9	338	0.0000000
9	339	0.0000000
9	340	0.0000000
9	341	0.0000000
9	342	0.0000000
9	343	0.0000000
9	344	0.0000000
9	345	0.0000000
9	346	0.0000000
9	347	0.0000000
9	348	0.0000000
9	349	0.0000000
9	350	0.0000000
9	351	0.0000000
9	352	0.0000000
9	353	0.0000000
9	354	0.0000000
9	355	0.0000000
9	356	0.0000000
9	357	0.0000000
9	358	0.0000000
9	359	0.0000000
9	360	0.0000000
9	361	0.0000000
9	362	0.0000000
9	363	0.0000000
9	364	0.0000000
9	365	0.0000000
9	366	0.0000000
9	367	0.0000000
9	368	0.0000000
9	371	0.0000000
9	372	0.0000000
9	373	0.0000000
9	374	0.0000000
9	375	0.0000000
9	376	0.0000000
9	377	0.0000000
9	378	0.0000000
9	379	0.0000000
9	380	0.0000000
9	381	0.0000000
9	382	0.0000000
9	383	0.0000018
9	384	0.0002150
9	385	0.0009388
9	386	0.3437650
9	387	0.0010507
9	388	0.0000000
9	389	0.0000029
9	390	0.0110426
9	391	0.9044969
9	392	0.0263908
9	393	0.0011258
9	394	0.0000000
9	395	0.0000003
9	396	0.0000508
9	397	0.0005299
9	398	0.4049682
9	400	0.0000001
9	401	0.0010794
9	402	0.6671467
9	403	0.8102295
9	404	0.7713145
9	405	0.0000001
9	406	0.0000039
9	407	0.0000071
9	408	0.3055355
9	409	0.0000012
9	410	0.0001980
9	411	0.3310250
9	412	0.1525412
9	413	0.4053500
9	414	0.0000005
9	415	0.0000001
9	417	0.0556605
9	418	0.1025703
9	419	0.0012551
9	420	0.4995501
9	421	0.0000000
9	422	0.0106079
9	423	0.6366783
9	424	0.0000378
9	425	0.2045500
9	426	0.0012341
9	427	0.1658676
9	429	0.0000000
9	431	0.0000000
9	432	0.0000000
9	433	0.0000000
9	434	0.4454850
9	435	0.3392285
9	436	0.1786854
9	437	0.0239512
9	438	0.1168684
9	439	0.2098084
9	440	0.1017796
9	441	0.0006539
9	442	0.0003601
9	443	0.0010264
9	444	0.0004309
9	445	0.0000000
9	446	0.0083592
9	447	0.0545658
9	448	0.0000042
9	449	0.0000899
9	450	0.1649590
9	451	0.0009710
9	452	0.0900437
9	453	0.0431187
9	454	0.0000003
9	455	0.0000610
9	456	0.0028885
9	457	0.0001939
9	458	0.5701559
9	459	0.2311736
9	460	0.6482906
9	461	0.5445507
9	462	0.0000000
9	463	0.1224152
9	464	0.0000142
9	465	0.0325361
9	466	0.0000013
9	467	0.0000530
9	468	0.0000000
9	470	0.4820412
9	471	0.1056816
9	472	0.1974803
9	473	0.0046534
9	474	0.0000018
9	475	0.0033056
9	476	0.2453078
9	478	0.0000000
9	479	0.0000000
9	480	0.0019106
9	481	0.0000111
9	482	0.0567888
9	483	0.1081047
9	485	0.0035511
9	486	0.0000000
9	487	0.5722838
9	488	0.0071895
9	489	0.1247596
9	490	0.0000013
9	493	0.0000007
9	494	0.2240901
9	495	0.0028485
9	496	0.0555809
9	497	0.3620092
9	498	0.0000000
9	499	0.0008943
9	500	0.0056381
9	501	0.0070490
9	503	0.0000857
9	504	0.0010804
9	505	0.0000000
9	509	0.0028619
9	510	0.0002464
9	511	0.0000002
9	512	0.0000000
9	513	0.0229950
9	514	0.0000000
9	515	0.0000001
9	516	0.0342221
9	517	0.0000184
9	518	0.6710009
9	519	0.1470718
9	520	0.0421451
9	523	0.0031062
9	524	0.0000120
9	525	0.2952386
9	526	0.0000000
9	527	0.0000879
9	528	0.0058529
9	529	0.0000622
9	530	0.1740511
9	531	0.0183425
9	532	0.0874539
9	533	0.0750903
9	534	0.9812430
9	535	0.0243203
9	536	0.0000000
9	537	0.0001435
9	538	0.0000000
9	539	0.0000270
9	540	0.0105590
9	541	0.0001197
9	542	0.0750665
9	543	0.0267911
9	544	0.2540486
9	545	0.7480945
9	546	0.0000024
9	547	0.2912118
9	548	0.0000000
9	549	0.0195366
9	550	0.0000008
9	551	0.0070885
9	552	0.0000001
9	553	0.0000000
9	554	0.0009481
9	555	0.2171322
9	556	0.2062468
9	557	0.2681260
9	558	0.0000000
9	559	0.0000006
9	560	0.0000000
9	561	0.0534680
9	562	0.0005570
9	563	0.0429467
9	564	0.0012270
9	565	0.0000003
9	566	0.2117891
9	567	0.1674466
9	568	0.2551212
9	569	0.1202640
9	570	0.0000013
9	571	0.0000000
9	572	0.0000005
9	573	0.2205721
9	574	0.0000050
9	575	0.0469831
9	576	0.0000197
9	577	0.0000000
9	578	0.0017602
9	579	0.1940835
9	580	0.3576693
9	581	0.0750903
9	582	0.0000000
9	583	0.0000000
9	584	0.0000009
9	587	0.0000020
9	588	0.0033313
9	589	0.0000540
9	590	0.4193085
9	591	0.0597140
9	592	0.0497874
9	593	0.0025130
9	594	0.0002266
9	595	0.4618011
9	596	0.0000000
9	597	0.0155193
9	598	0.0000112
9	599	0.0000003
9	600	0.0000000
9	601	0.0000008
9	602	0.0360352
9	603	0.2128368
9	604	0.0283514
9	605	0.0072721
9	606	0.0000000
9	607	0.0330335
9	608	0.0000000
9	609	0.0246630
9	610	0.0026074
9	611	0.0000380
9	612	0.0000010
9	613	0.0000000
9	614	0.0003535
9	615	0.0734916
9	616	0.2216533
9	617	0.1315269
9	618	0.0000000
9	619	0.2054048
9	620	0.0000000
9	621	0.0549445
9	622	0.0001669
9	623	0.0031055
9	624	0.0000005
9	625	0.0000000
9	626	0.3321750
9	627	0.0349582
9	628	0.1380463
9	629	0.0281363
9	630	0.2273810
9	631	0.0000460
9	632	0.0381747
9	633	0.0005036
9	634	0.0000000
9	635	0.0000048
9	636	0.1085145
9	637	0.0000024
9	638	0.2099853
9	639	0.0403565
9	640	0.2728990
9	641	0.0035421
9	642	0.6507448
9	643	0.3548206
9	644	0.2042855
9	645	0.0006990
9	646	0.0049414
9	647	0.0000009
9	648	0.0000827
9	649	0.0000622

ds.shapiro = datos_tidy %>% group_by(class, variable) %>% summarise(p_value_Shapiro.test = shapiro.test(valor)$p.value)

`summarise()` has grouped output by 'class'. You can override using the `.groups` argument.

ds.shapiro

p1 <- ggplot(data = ds.shapiro, aes(x = p_value_Shapiro.test , fill = class)) +
      geom_histogram(position = "identity", alpha = 0.5, bins = 50)+
      geom_vline(xintercept = 0.05, linetype ='dashed', color = 'blue', size = 2) +
      scale_x_continuous("p-valor Shapiro-Test") 

png(filename = "Shapiro-Test.png", width = 800, height = 600)
show(p1)
dev.off()

null device 
          1 

ggarrange(p1, nrow = 1, common.legend = TRUE)

 ggplot(data = subset(datos_tidy, variable==33), aes(x = valor, fill = class)) +
      geom_histogram(position = "identity", alpha = 0.5, bins = 20)

# Representación de cuantiles normales de cada variable para cada especie 
for (i in 0:9) {
    x <- subset(datos_tidy, variable==357 & class == i)$valor
    qqnorm(x, main = paste("class", i), pch = 19, col = i + 1)
    qqline(x)
  }

covarianza

# devtools::install_github("arsilva87/biotools")
library(biotools)

---
biotools version 4.2

boxM(data = mfeat, grouping =datos$class)

there are one or more levels with less observations than variables!

    Box's M-test for Homogeneity of Covariance Matrices

data:  mfeat
Chi-Sq (approx.) = Inf, df = 845649, p-value < 2.2e-16

——————————————————————————–

---

Discriminante

library(MASS)

Attaching package: ‘MASS’

The following object is masked from ‘package:RobStatTM’:

    oats

columnas=c(1:485,495:590,591:599,605:615,630:649)
mfeat.train<-ds.train.x[columnas]#cbind(fou,pix,zer,kar)#cbind(fou,fac,kar,pix,zer,mor)
colnames(mfeat.train)<-as.vector(seq(1,length(mfeat.train),1))

mfeat.test = ds.test.x[columnas]
colnames(mfeat.test)<-as.vector(seq(1,length(mfeat.test),1))

set.seed(100)
modelo_lda <- lda(formula = ds.train$class ~ . ,data = mfeat.train)

predicciones.train <- predict(object = modelo_lda, newdata = mfeat.train)

Error in UseMethod("predict") : 
  no applicable method for 'predict' applied to an object of class "list"

predicciones.test <- predict(object = modelo_lda, newdata = mfeat.test)
table(ds.test$class, predicciones.test$class, dnn = c("Clase real", "Clase predicha"))

          Clase predicha
Clase real  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9
         0 71  0  0  0  0  0  0  0  0  0
         1  0 49  0  1  1  0  0  1  0  1
         2  0  0 56  0  0  0  0  0  0  0
         3  0  1  1 62  0  0  0  0  0  0
         4  0  0  0  0 54  0  0  0  0  0
         5  0  0  0  0  0 57  0  0  0  0
         6  0  0  0  0  0  1 51  0  0  0
         7  0  0  1  0  0  0  0 65  0  0
         8  0  0  0  0  0  0  0  0 68  0
         9  0  1  0  1  0  0  0  0  0 57

test_error <- mean(ds.test$class != predicciones.test$class) * 100
paste("test_error =", test_error, "%")

[1] "test_error = 1.66666666666667 %"

QDA

#columnas=c(485:495,630:649,1:80,110:120,140:145,450:480)#c(1:485,495:590,591:599,605:615,630:649)
columnas=c(485:495,630:649,1:80)
mfeat.train<-ds.train.x[columnas]#cbind(fou,pix,zer,kar)#cbind(fou,fac,kar,pix,zer,mor)
colnames(mfeat.train)<-as.vector(seq(1,length(mfeat.train),1))

mfeat.test = ds.test.x[columnas]
colnames(mfeat.test)<-as.vector(seq(1,length(mfeat.test),1))

set.seed(100)
#target = ds.train$class
#ds.qda.train = mfeat.train

target = rbind(ds.train,ds.train,ds.train,ds.train,ds.train,ds.train,ds.train,ds.train)$class
ds.qda.train =rbind(mfeat.train,mfeat.train,mfeat.train,mfeat.train,mfeat.train,mfeat.train,mfeat.train,mfeat.train)

modelo_qda <- qda(formula = target ~ ., data=ds.qda.train)

qda.predicciones.train <- predict(object = modelo_qda, newdata = mfeat.train)
table(ds.train$class, qda.predicciones.train$class, dnn = c("Clase real", "Clase predicha"))

          Clase predicha
Clase real   0   1   2   3   4   5   6   7   8   9
         0 129   0   0   0   0   0   0   0   0   0
         1   0 147   0   0   0   0   0   0   0   0
         2   0   0 144   0   0   0   0   0   0   0
         3   0   0   0 136   0   0   0   0   0   0
         4   0   0   0   0 146   0   0   0   0   0
         5   0   0   0   0   0 143   0   0   0   0
         6   0   0   0   0   0   0 148   0   0   0
         7   0   0   0   0   0   0   0 134   0   0
         8   0   0   0   0   0   0   0   0 132   0
         9   0   0   0   0   0   0   0   0   0 141

trainig_error <- mean(ds.train$class != qda.predicciones.train$class) * 100
paste("trainig_error =", trainig_error, "%")

[1] "trainig_error = 0 %"

qda.predicciones.test <- predict(object = modelo_qda, newdata = mfeat.test)
table(ds.test$class, qda.predicciones.test$class, dnn = c("Clase real", "Clase predicha"))

          Clase predicha
Clase real  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9
         0 64  2  0  0  4  1  0  0  0  0
         1  0 52  0  1  0  0  0  0  0  0
         2  0  3 52  0  0  0  0  0  0  1
         3  0  2  0 56  0  6  0  0  0  0
         4  0  2  0  1 50  0  1  0  0  0
         5  0  3  0  0  0 54  0  0  0  0
         6  0  2  0  0  0  0 50  0  0  0
         7  0  4  1  0  0  0  0 59  0  2
         8  0  6  0  2  0  2  0  0 58  0
         9  0  3  0  0  0  1  0  0  0 55

test_error <- mean(ds.test$class != qda.predicciones.test$class) * 100
paste("test_error =", test_error, "%")

[1] "test_error = 8.33333333333333 %"

PCA + QDA

Welcome! Want to learn more? See two factoextra-related books at https://goo.gl/ve3WBa

          Clase predicha
Clase real   0   1   2   3   4   5   6   7   8   9
         0 129   0   0   0   0   0   0   0   0   0
         1   0 147   0   0   0   0   0   0   0   0
         2   0   0 144   0   0   0   0   0   0   0
         3   0   0   0 136   0   0   0   0   0   0
         4   0   0   0   0 146   0   0   0   0   0
         5   0   0   0   0   0 143   0   0   0   0
         6   0   0   0   0   0   0 148   0   0   0
         7   0   0   0   0   0   0   0 134   0   0
         8   0   0   0   0   0   0   0   0 132   0
         9   0   0   0   0   0   0   0   0   0 141
[1] "trainig_error = 0 %"
          Clase predicha
Clase real  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9
         0 69  0  0  0  0  1  0  0  1  0
         1  0 51  0  0  0  2  0  0  0  0
         2  0  0 54  0  0  0  0  0  0  2
         3  0  0  1 63  0  0  0  0  0  0
         4  0  1  0  0 52  0  1  0  0  0
         5  0  0  0  0  0 57  0  0  0  0
         6  0  0  0  0  0  1 51  0  0  0
         7  0  0  0  0  0  0  0 63  0  3
         8  0  0  0  0  0  2  0  0 66  0
         9  0  1  0  0  0  0  0  0  0 58
[1] "test_error = 2.66666666666667 %"

PCA+LDA

library(factoextra)
#Hago el PCA
res.pca <- prcomp(as.matrix(scale(ds.train.x)), scale = T, center=T, rank. = 70)

mfeat.train = as.data.frame(res.pca$x)
colnames(mfeat.train)<-as.vector(seq(1,length(mfeat.train),1))

mean_ds.train.x = apply(X = ds.train.x, MARGIN = 2, FUN = mean)
var_ds.train.x = apply(X = ds.train.x, MARGIN = 2, FUN = var)

mfeat.test =  as.data.frame(as.matrix(scale(ds.test.x)) %*% res.pca$rotation) 
colnames(mfeat.test)<-as.vector(seq(1,length(mfeat.test),1))

set.seed(100)
target = ds.train$class
ds.lda.train = mfeat.train

modelo_lda <- lda(formula = target ~ ., data=ds.lda.train)

lda.predicciones.train <- predict(object = modelo_lda, newdata = mfeat.train)
table(ds.train$class, lda.predicciones.train$class, dnn = c("Clase real", "Clase predicha"))

          Clase predicha
Clase real   0   1   2   3   4   5   6   7   8   9
         0 128   0   0   0   0   0   0   0   1   0
         1   0 145   0   0   1   0   0   0   0   1
         2   0   0 144   0   0   0   0   0   0   0
         3   0   2   0 132   1   1   0   0   0   0
         4   0   0   0   0 145   0   0   0   0   1
         5   0   1   0   2   0 138   0   0   0   2
         6   0   1   0   0   1   0 146   0   0   0
         7   0   0   0   0   0   0   0 133   0   1
         8   0   0   0   0   0   0   0   0 131   1
         9   0   1   0   0   0   0   0   0   0 140

trainig_error <- mean(ds.train$class != lda.predicciones.train$class) * 100
paste("trainig_error =", trainig_error, "%")

[1] "trainig_error = 1.28571428571429 %"

lda.predicciones.test <- predict(object = modelo_lda, newdata = mfeat.test)
table(ds.test$class, lda.predicciones.test$class, dnn = c("Clase real", "Clase predicha"))

          Clase predicha
Clase real  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9
         0 70  0  0  0  0  0  0  0  1  0
         1  0 51  0  0  1  0  1  0  0  0
         2  0  0 56  0  0  0  0  0  0  0
         3  0  1  1 62  0  0  0  0  0  0
         4  0  0  0  0 53  1  0  0  0  0
         5  0  1  0  0  0 56  0  0  0  0
         6  0  0  0  0  0  0 52  0  0  0
         7  0  0  1  0  0  0  0 65  0  0
         8  0  0  0  0  0  0  1  0 67  0
         9  0  1  0  0  0  0  0  0  0 58

test_error <- mean(ds.test$class != lda.predicciones.test$class) * 100
paste("test_error =", test_error, "%")

[1] "test_error = 1.66666666666667 %"

summary(res.pca)

Importance of first k=70 (out of 649) components:
                          PC1     PC2     PC3     PC4     PC5     PC6     PC7     PC8     PC9    PC10
Standard deviation     9.7405 8.01229 7.51485 6.11207 5.66913 5.07823 4.59006 4.15344 3.89448 3.82865
Proportion of Variance 0.1462 0.09892 0.08702 0.05756 0.04952 0.03974 0.03246 0.02658 0.02337 0.02259
Cumulative Proportion  0.1462 0.24511 0.33212 0.38968 0.43920 0.47894 0.51140 0.53798 0.56135 0.58394
                          PC11    PC12    PC13    PC14    PC15    PC16    PC17    PC18    PC19    PC20
Standard deviation     3.33982 3.20288 3.01899 2.85840 2.78533 2.74263 2.55386 2.48785 2.35503 2.26616
Proportion of Variance 0.01719 0.01581 0.01404 0.01259 0.01195 0.01159 0.01005 0.00954 0.00855 0.00791
Cumulative Proportion  0.60113 0.61693 0.63098 0.64357 0.65552 0.66711 0.67716 0.68670 0.69524 0.70315
                          PC21    PC22    PC23    PC24    PC25    PC26    PC27    PC28    PC29    PC30
Standard deviation     2.17500 2.10937 2.07704 2.01044 1.93244 1.92075 1.86297 1.82420 1.81026 1.77779
Proportion of Variance 0.00729 0.00686 0.00665 0.00623 0.00575 0.00568 0.00535 0.00513 0.00505 0.00487
Cumulative Proportion  0.71044 0.71730 0.72395 0.73017 0.73593 0.74161 0.74696 0.75209 0.75714 0.76201
                          PC31    PC32    PC33    PC34    PC35    PC36   PC37    PC38    PC39    PC40
Standard deviation     1.75107 1.70085 1.65768 1.62921 1.58459 1.55223 1.5490 1.48758 1.47890 1.46167
Proportion of Variance 0.00472 0.00446 0.00423 0.00409 0.00387 0.00371 0.0037 0.00341 0.00337 0.00329
Cumulative Proportion  0.76673 0.77119 0.77542 0.77951 0.78338 0.78709 0.7908 0.79420 0.79757 0.80086
                          PC41    PC42    PC43    PC44    PC45    PC46    PC47    PC48   PC49    PC50
Standard deviation     1.44632 1.42805 1.38908 1.37539 1.36577 1.35458 1.32035 1.30902 1.2991 1.29030
Proportion of Variance 0.00322 0.00314 0.00297 0.00291 0.00287 0.00283 0.00269 0.00264 0.0026 0.00257
Cumulative Proportion  0.80409 0.80723 0.81020 0.81312 0.81599 0.81882 0.82150 0.82414 0.8267 0.82931
                          PC51    PC52    PC53    PC54    PC55    PC56    PC57    PC58    PC59    PC60
Standard deviation     1.28652 1.27702 1.26287 1.25259 1.23779 1.23076 1.20471 1.19300 1.17894 1.17229
Proportion of Variance 0.00255 0.00251 0.00246 0.00242 0.00236 0.00233 0.00224 0.00219 0.00214 0.00212
Cumulative Proportion  0.83186 0.83437 0.83683 0.83925 0.84161 0.84394 0.84618 0.84837 0.85051 0.85263
                          PC61    PC62    PC63    PC64    PC65    PC66    PC67    PC68   PC69    PC70
Standard deviation     1.15686 1.15100 1.12883 1.12483 1.11538 1.09626 1.09252 1.08332 1.0802 1.06924
Proportion of Variance 0.00206 0.00204 0.00196 0.00195 0.00192 0.00185 0.00184 0.00181 0.0018 0.00176
Cumulative Proportion  0.85469 0.85673 0.85870 0.86065 0.86256 0.86442 0.86626 0.86806 0.8699 0.87162

Graficar algo?

library(klaR)

png(filename = "LDA_regiones_cp123.png", width = 800, height = 600)
partimat(formula = target ~ ds.lda.train$`1` + ds.lda.train$`2` + ds.lda.train$`3`,  plot.matrix = TRUE, imageplot = TRUE,
         data=ds.lda.train, 
         method = "lda", 
         prec = 200,
         nplots.vert = 1 ,
         nplots.hor = 1,
         col.mean = "green",
         name=c("PC1","PC2","PC3"))
dev.off()

null device 
          1 

partimat(formula = target ~ ds.lda.train$`1` + ds.lda.train$`2` + ds.lda.train$`3`+ ds.lda.train$`4`, 
         data=ds.lda.train, 
         method = "lda", 
         prec = 200,
         nplots.vert = 1 ,
         nplots.hor = 1,
         name=c("PC1","PC2"))

partimat(formula = target ~ ds.qda.train$`1` + ds.qda.train$`2`, plot.matrix = TRUE, imageplot = FALSE,
         data=ds.qda.train, 
         method = "qda", 
         prec = 200,
         nplots.vert = 1 ,
         nplots.hor = 1,
         col.mean = "green",
         name=c("PC1","PC2")
         )

png(filename = "QDA_regiones_cp123.png", width = 800, height = 600)
partimat(formula = target ~ ds.qda.train$`1` + ds.qda.train$`2` + ds.qda.train$`3`, 
         data=ds.qda.train,  plot.matrix = TRUE, imageplot = TRUE,
         method = "qda", 
         prec = 200,
         nplots.vert = 1 ,
         nplots.hor = 1,
         col.mean = "green",
         name=c("PC1","PC2","PC3")
         )
dev.off()

null device 
          1 

boxM(data = ds.lda.train, grouping = ds.train$class)

    Box's M-test for Homogeneity of Covariance Matrices

data:  ds.lda.train
Chi-Sq (approx.) = 83331, df = 22365, p-value < 2.2e-16

royston_test <- mvn(data = ds.lda.train, mvnTest = "royston", multivariatePlot = "qq")

royston_test$multivariateNormality

---

ds.train.pca =  as.data.frame(as.matrix(ds.train[,1:640])%*%res.pca$rotation)
ds.test.pca =  as.data.frame(as.matrix(ds.test[,1:640])%*%res.pca$rotation)


pred_train = predict(model_tree_pca, ds.train.pca, type="class")
pred_test = predict(model_tree_pca, ds.test.pca, type="class")
#error de clasificación 
mean(ifelse(ds.train.n$class==pred_train,1,0)) 
mean(ifelse(ds.test.n$class==pred_test,1,0)) 

apply(X = ds.train[,1:10], MARGIN = 2, FUN = mean)

library(FactoMineR)

res.pca2 <- PCA(X = ds.train.x[,1:10], scale.unit = FALSE, ncp = 4, graph = TRUE)

((as.matrix(ds.train.x[,1:10])-res.pca2$call$centre) %*% (res.pca2$var$coord))[1:10,]

res.pca2$ind$cos2[1,]

---

library(glmnet)

set.seed(110)

XX<-model.matrix(lm(class~.,data=ds.train))
Xtest<-model.matrix(lm(class~.,data=ds.test))

cv.lasso<-cv.glmnet(x=XX,y=ds.train$class,family="multinomial",alpha=1,nfolds=3,trace.it=1)
ajustelasso<-glmnet(x=XX,y=ds.train$class,family="multinomial",alpha=1,lambda=cv.lasso$lambda.1se, trace.it=1)
mean(predict(ajustelasso,newx=Xtest,type="class")==ds.test$class)

library(caret)

car::vif(lm(fac[,3]~.,data=fac[1:55]))

heatmap(cor(fac),  Rowv = NA, Colv = NA)

heatmap(cor(subset(ds.train, select=c(-class))),  Rowv = NA, Colv = NA)